16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括：A．回归分析B．聚类C．正交D．分类

题目

16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括：

A．回归分析

B．聚类

C．正交

D．分类

相似考题

1.机器学习的一个最新研究领域是( )。A、数据挖掘B、神经网络C、类比学习D、自学习

2.在关于数据挖掘的描述，正确的是______。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大A．B．C．D．

3.数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

4.在关于数据挖掘的描述中，正确的是(71)。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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  • 第1题：

    在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。

    A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器

    B.根据样本数据，进行回归分析

    C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组

    D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法


    参考答案：C

  • 第2题：

    数据挖掘算法的组件包括（）

    • A、模型或模型结构
    • B、评分函数
    • C、优化和搜索方法
    • D、数据管理策略

    正确答案:A,B,C,D

  • 第3题：

    挖掘大数据价值的核心支撑技术是（）。

    • A、数据挖掘
    • B、数据库
    • C、机器学习
    • D、云计算

    正确答案:A,C

  • 第4题：

    数据挖掘技术包括三个主要的部分（）

    • A、数据、模型、技术
    • B、算法、技术、领域知识
    • C、数据、建模能力、算法与技术
    • D、建模能力、算法与技术、领域知识

    正确答案:C

  • 第5题：

    关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是（）.

    • A、Apriori算法
    • B、k-means算法
    • C、kNN算法
    • D、C4.5算法

    正确答案:A

  • 第6题：

    数据挖掘的技术背景包括（）。

    • A、数据挖掘的技术内涵
    • B、数据挖掘和机器学习
    • C、数据挖掘和统计
    • D、数据挖掘和决策支持系统

    正确答案:A,B,C,D

  • 第7题：

    在机器学习中，如果挖掘目标已知，则采用以（）为核心的算法往往更加有效。

    • A、主题搜索
    • B、元搜索
    • C、属性搜索
    • D、智能搜索

    正确答案:A

  • 第8题：

    机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。


    正确答案:正确

  • 第9题：

    问答题
    为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？

    正确答案： 信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。一般用于分类问题，即从大量数据中获取分类知识，具体来说，就是在已知各实例的类别的数据中，找出确定类别的关键的条件属性，求关键属性的方法，即先计算各条件属性的信息量，再从中选出信息量最大的属性，信息量的计算是利用信息论原理中的公式。
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    单选题
    数据挖掘技术包括三个主要的部分（）
    A

    数据、模型、技术

    B

    算法、技术、领域知识

    C

    数据、建模能力、算法与技术

    D

    建模能力、算法与技术、领域知识


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    多选题
    下列哪些算法可用于大数据分析？
    A

    聚类分析

    B

    关联规则

    C

    回归和分类预测

    D

    机器学习


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    在量化投资中，数据挖掘的主要技术不包括()。
    A

    分类

    B

    关联分析

    C

    预测

    D

    机器学习


    正确答案： C
    解析： 在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括：①关联分析；②分类；③预测；④聚类。

  • 第13题：

    在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：（）、（）、（）、基于网格的方法和基于模型的方法。


    正确答案:划分方法；层次方法；基于密度的方法

  • 第14题：

    基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）

    • A、机器学习系统节省人力，更自动化
    • B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断
    • C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法
    • D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度

    正确答案:A,C,D

  • 第15题：

    根据最终目标，选择合适的数据挖掘算法、模型与参数等指的是数据挖掘阶段中的选择算法（）


    正确答案:正确

  • 第16题：

    下列选项中属于机器学习的有（）

    • A、深度学习
    • B、数据挖掘
    • C、机器翻译
    • D、自然语言处理

    正确答案:A

  • 第17题：

    数据挖掘的挖掘方法包括（）

    • A、聚类分析
    • B、回归分析
    • C、神经网络
    • D、决策树算法

    正确答案:A,B,C,D

  • 第18题：

    下列哪些算法可用于大数据分析？

    • A、聚类分析
    • B、关联规则
    • C、回归和分类预测
    • D、机器学习

    正确答案:A,B,C,D

  • 第19题：

    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）

    • A、数据挖掘可以支持人们进行决策
    • B、数据挖掘可以对任何数据进行
    • C、数据挖掘与机器学习是统一的
    • D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

    正确答案:A

  • 第20题：

    判断题
    机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    多选题
    数据挖掘算法的组件包括（）
    A

    模型或模型结构

    B

    评分函数

    C

    优化和搜索方法

    D

    数据管理策略


    正确答案： C,A
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    挖掘大数据价值的核心支撑技术是（）。
    A

    数据挖掘

    B

    数据库

    C

    机器学习

    D

    云计算


    正确答案： A,B
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）
    A

    数据挖掘可以支持人们进行决策

    B

    数据挖掘可以对任何数据进行

    C

    数据挖掘与机器学习是统一的

    D

    数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案： A
    解析： 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法，数据来源质量对数据挖掘结果的影响很大。

  • 第24题：

    多选题
    数据挖掘的技术背景包括（）。
    A

    数据挖掘的技术内涵

    B

    数据挖掘和机器学习

    C

    数据挖掘和统计

    D

    数据挖掘和决策支持系统


    正确答案： B,C
    解析： 暂无解析

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