下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理A．K均值B．线性回归C．决策树D．朴素贝叶斯

题目

下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理

A．K均值

B．线性回归

C．决策树

D．朴素贝叶斯

相似考题

1.大数据的处理流程是()。A、采集、导入/预处理、数据展示、分析挖掘B、数据展示、采集、导入/预处理、分析挖掘C、采集、导入/预处理、分析挖掘丶数据展示D、导入/预处理、采集、数据展示、分析挖掘

2.哪些机器学习算法不需要做归一化处理?

3.列举出10大数据挖掘的算法。

4.数据预处理需要做哪些工作?A、数据集成B、数据统计C、数据清洗D、亢余消除

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  • 第1题：

    时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究?()

    A、时空模式的可视化

    B、挖掘算法的智能化

    C、挖掘结果的后处理

    D、挖掘结果的后利用


    答案：ABCD

  • 第2题：

    以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( )

    A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度

    B.特征数据归一化有可能提高模型的精度

    C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况

    D.概率模型不需要做归一化处理


    答案：C

  • 第3题：

    “从数据处理的层面看，城市数据融合”包括哪些方面？（）

    • A、虚拟数据视图
    • B、数据融合与处理
    • C、智能挖掘分析
    • D、电子标签数据

    正确答案:A,B,C

  • 第4题：

    下列关于数据挖掘说法错误的是（）

    • A、数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
    • B、数据挖掘和数据库是相同的意思
    • C、数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
    • D、数据挖掘是数据库的一种重要应用

    正确答案:A

  • 第5题：

    MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务

    • A、ETL
    • B、迭代挖掘算法
    • C、图挖掘算法
    • D、统计

    正确答案:A,D

  • 第6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7题：

    KDD的五个基本步骤是（）.

    • A、数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、解释和评估
    • B、数据选择、数据转换、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
    • C、数据选择、数据存储、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
    • D、数据获取、数据存储、数据预处理、数据转换、数据挖掘

    正确答案:A

  • 第8题：

    大数据分析挖掘工作涉及的处理步骤包括以下哪些

    • A、ETL
    • B、挖掘建模
    • C、数据探索
    • D、模型评估

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题：

    多选题
    以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的
    A

    MapReduce

    B

    BSP

    C

    流式计算


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务
    A

    ETL

    B

    迭代挖掘算法

    C

    图挖掘算法

    D

    统计


    正确答案： D,A
    解析： 暂无解析

  • 第11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12题：

    单选题
    下列关于数据挖掘说法错误的是（）
    A

    数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程

    B

    数据挖掘和数据库是相同的意思

    C

    数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程

    D

    数据挖掘是数据库的一种重要应用


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    下列选项中，对数据挖掘的技术背景描述错误的是()。

    A.数据挖掘由统计的相关技术与知识支持

    B.数据仓库，决策支持工具，数据挖掘相融合，构成企业决策分析环境

    C.数据挖掘是AI(人工智能)转入面向商业应用时提出的

    D.数据挖掘技术由算法、建模能力、数据分析三个主要部分构成


    参考答案：C

  • 第14题：

    以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的

    A.MapReduce

    B.BSP

    C.流式计算


    参考答案：A,C

  • 第15题：

    （）是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。

    • A、数据挖掘
    • B、结果分析
    • C、数据准备
    • D、挖掘模型的建立

    正确答案:D

  • 第16题：

    数据预处理包括数据的规范化、（）、归一化。


    正确答案:非量纲化

  • 第17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18题：

    什么是数据挖掘？数据挖掘有哪些应用？


    正确答案: 数据挖掘（DataMining，简称DM）顾名思义就是从超大型数据库或仓库中搜索有用的商业信息的过程。
    具体应用如下：
    1、零售和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。
    2、银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。
    3、航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的，这样航空公司就可以识别那些尚未末辟业务但却很受欢迎的地点，并考虑增加班机路线以捕捉商业机会。

  • 第19题：

    以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的

    • A、MapReduce
    • B、BSP
    • C、流式计算

    正确答案:A,C

  • 第20题：

    填空题
    数据预处理包括数据的规范化、（）、归一化。

    正确答案： 非量纲化
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    单选题
    KDD的五个基本步骤是（）.
    A

    数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、解释和评估

    B

    数据选择、数据转换、数据预处理、数据挖掘、解释和评估

    C

    数据选择、数据存储、数据预处理、数据挖掘、解释和评估

    D

    数据获取、数据存储、数据预处理、数据转换、数据挖掘


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    大数据分析挖掘工作涉及的处理步骤包括以下哪些
    A

    ETL

    B

    挖掘建模

    C

    数据探索

    D

    模型评估


    正确答案： C,A
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    （）是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。
    A

    数据挖掘

    B

    结果分析

    C

    数据准备

    D

    挖掘模型的建立


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    判断题
    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（）
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

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