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数据挖掘
数据挖掘
1.
卷积神经网络可以对一个输入完成不同种类的变换(旋转或缩放),这个表述正确吗?
2.
以下什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?
3.
梯度下降算法的正确步骤是什么?1.计算预测值和真实值之间的误差;2.迭代跟新,直到找到最佳权重3.把输入传入网络,得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元,改变相应的(权重)值以减小误差
4.
在一个神经网络里,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是什么?
5.
神经元节点计算什么()
6.
衡量离群点的离群因子,计算的是
7.
下列属于层次聚类方法的是
8.
DBSCAN聚类和K-Medians聚类都需要预先指定聚类的簇的数目。
9.
K-Means聚类过程中计算出的“质心”点是虚拟的。
10.
基于划分方法的聚类都是基于距离来判断数据对象相似度的。
11.
下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法?
12.
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
13.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。
14.
啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
15.
给定关联规则A→B,意味着:若A发生,B也会发生。
16.
具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
17.
关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
18.
某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?
19.
以下哪项不属于数据规约的方法?
20.
对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务?
21.
数据清洗的方法不包括
22.
以下哪些是属于中心趋势的度量
23.
中心趋势度量模(mode)是指
24.
定量属性可以是整数值或者是连续值。
25.
下面哪个属于定量的属性类型:
26.
离群点可以是合法的数据对象或者值。
27.
数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题?
28.
什么是KDD?
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