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中国大学MOOC数据挖掘与机器学习作业答案

数据挖掘与机器学习

学校: 九八五题库

学校: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 为什么要对生活中数据进行数据挖掘？

A. data rich information poor

B. data too big

C. technology needs

D. I dont know!

答案: data rich information poor

2. 2. 数据挖掘和机器学习的数据对象有哪些？

A. 数据库、数据仓库

B. 文本数据与web数据

C. 复杂的空间数据、时间序列数据

D. 多媒体数据

答案: 数据库、数据仓库# 文本数据与web数据# 复杂的空间数据、时间序列数据# 多媒体数据

3. 3. 下列哪些是数据挖掘与机器学习发现的知识？

A. 超市商品销售中的购物篮商品关联关系

B. 春天荒野里植物的分类信息

C. 未来中国人口总数预测

D. 航空公司高价值客户的聚类分析

E. 世界上有男人和女人两种性别的人

答案: 超市商品销售中的购物篮商品关联关系# 春天荒野里植物的分类信息# 未来中国人口总数预测# 航空公司高价值客户的聚类分析

4. 4. 机器学习三要素

A. 模型

B. 策略

C. 算法

D. 数据

答案: 模型# 策略# 算法

5. 1. 在本课程中，我们把机器学习分成了哪几类？

A. 有监督学习

B. 迁移学习

C. 无监督学习

D. 强化学习

答案: 有监督学习# 无监督学习# 强化学习

6. 2. 以下哪些算法是无监督学习算法?

A. 空间聚类

B. 主成分分析

C. 支持向量机

D. Q-LEARNING

答案: 空间聚类# 主成分分析

7. 3. 以下哪些算法是监督学习算法?

A. 人工神经网络

B. 高斯混合模型概率密度估计

C. ACTOR-CRITIC 算法

D. 支持向量机

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8. 4. 下面哪几种机器学习的分类，完全不需要人工标注数据？

A. 半监督学习

B. 强化学习

C. 无监督学习

D. 监督学习

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9. 5. 数据分析者可能从以下几个方面侵犯公民的个人数据隐私权

A. 过度采集个人数据

B. 挖掘者超常使用个人数据

C. 挖掘者不当或错误分析个人数据

D. 挖掘者非法公开个人数据

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10. 6. 给定 n 个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着 n的增加而减小。

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11. 1. 机器学习的第一步是________。

A. 收集数据

B. 建立模型

C. 训练模型

D. 评估模型

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12. 2. 在机器学习中，________是指对算法进行修改或调整以获得更好的性能。

A. 参数优化

B. 特征工程

C. 模型选择

D. 过拟合与欠拟合

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13. 3. 在机器学习中，________是指模型对新数据的预测能力。

A. 过拟合

B. 欠拟合

C. 泛化能力

D. 计算复杂度

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14. 4. 在机器学习中，________是指通过迭代更新模型的参数来最小化损失函数的过程。

A. 训练

B. 验证

C. 测试

D. 推理

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15. 5. 机器学习起源于哪个时期？

A. 20世纪50年代

B. 20世纪60年代

C. 20世纪80年代

D. 21世纪初

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16. 6. 在人工智能发展的第三阶段，最重要的技术是________。

A. 深度学习

B. 强化学习

C. 生成对抗网络

D. 迁移学习

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17. 1. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

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18. 2. 以下哪些算法不是分类算法？

A. 决策树

B. K-Means

C. C4.5

D. Boosting

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19. 3. 常用的决策树算法有哪些？

A. ID3

B. K-Means

C. C4.5

D. CART

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20. 4. D3算法在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最低信息增益的属性作为划分标准。

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21. 5. 决策树采用自底向上的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。。

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22. 6. 在决策树CART算法中用gini指数来衡量数据的不纯度或者不确定性，同时用gini指数来决定类别变量的最优二分值的切分问题。

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23. 1. 概念分层结构可以使用哪种数据结构表示（）

A. 线性结构

B. 树

C. 图

D. 集合

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24. 2. 下列哪些是数据无损压缩？

A. RAR

B. ZIP

C. JPEG

D. MPEG

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25. 3. 属性子集选择常用的启发式方法有（）

A. RAR

B. ZIP

C. JPEG

D. MPEG

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26. 1. 线性分类采用概率模型对样本进行分类。

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27. 2. 阶跃函数可以作为线性分类的的非线性映射函数。

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28. 3. 原始线性分类模型可以用于多分类问题。

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29. 4. 线性分类采用极大似然估计方式求解模型参数，其核心思想为已经发生事件在最优参数下应具有最大的概率。

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30. 5. 已知A、B事件独立，则A、B联合概率P（AB）＝P（A）P（B）。

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31. 6. 线性回归损失函数是关于模型参数的凸函数。

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32. 1. 假设3分类问题C1、C2、C3，C1/{C2、C3 }采用以下哪种拆分方式

A. 一对其余

B. 一对一

C. 多对多

D. 其他

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33. 2. 假设3分类问题C1、C2、C3，采用一对其余拆分结果为

A. C1/{C2、C3}、C2/{C1、C3}、C3/{C1、C2}

B. C1/C2、C1/C3、C2/C3

C. C1/C2、C2/{C1、C3}、C3/{C1、C2}

D. 其他

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34. 3. 假设4分类问题C1、C2、C3、C4，采用一对其余拆分策略，C1的置信度为0.4，C2的置信度为0.3，C3的置信度为0.5，C4的置信度为0.8，则多分类的结果为

A. C1

B. C2

C. C3

D. C4

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35. 4. 假设4分类问题C1、C2、C3、C4，采用一对一拆分策略，被分为C1共3次，被分为C2共1次，被分为C3共1次，被分为C4共1次，则多分类的结果为

A. C1

B. C2

C. C3

D. C4

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36. 1. 以下哪种类型的学习属于有监督学习？

A. 聚类分析

B. 分类

C. 降维

D. 关联规则挖掘

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37. 2. 以下哪种算法属于决策树？

A. K-均值聚类

B. 支持向量机

C. ID3

D. 逻辑回归

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38. 3. 机器学习中用于评估模型性能的三个重要数据集?

A. 训练集

B. 验证集

C. 测试集

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39. 4. 无监督学习是指在没有标签数据的情况下进行的学习。

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40. 5. 深度学习是机器学习的一个子领域，主要关注浅层神经网络。

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41. 1. 以下哪个是使用贝叶斯定理进行分类的典型步骤？

A. 计算分类概率

B. 计算特征概率

C. 计算后验概率

D. 计算先验概率

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42. 2. 以下哪个参数在贝叶斯分类器中用于表示类别先验概率？

A. P(C)

B. P(X|C)

C. P(C|X)

D. P(X)

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43. 3. 贝叶斯分类器仅适用于离散型特征数据（ ）

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44. 1. 在混淆矩阵中，召回率定义为（）

A. TP/（TP+FN）

B. TN/（FP+TN）

C. TP/（FP+TP）

D. TN/（TP+TN）

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45. 2. 下列对混淆矩阵说法正确的是（）。

A. FP：将负样本识别为正样本的数目（概率）

B. FN：将正样本识别为负样本的数目（概率）

C. TP：将正样本识别为正样本的数目（概率）

D. TN：将负样本识别为正样本的数目（概率）

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46. 3. 利用ROC曲线来度量分类模型性能时，曲线越靠近左上角，则模型分类性能越好。

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47. 4. 通过计算模型对测试样本预测的准确率，就可以完全确定模型性能的好坏。

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48. 5. 在画ROC曲线时，通常以FP作为纵坐标，TP（FN）作为横坐标。。

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49. 1. 在ID3算法中使用什么作为选择分裂属性的标准？

A. 信息熵

B. gini指数

C. 信息增益

D. 模式和规则

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50. 2. 在ID3算法外出游玩实例中，哪个属性不属于outlook？

A. Sunny

B. hot

C. overcast

D. rainy

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51. 3. 数据挖掘软件weka，点击Tools工具可以查看.arff文件，点击Applications框中的Explorer即可进行数据挖掘操作。

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52. 4. ID3算法在属性选择时，倾向于选择那些拥有多个属性值的属性作为分裂属性，而这些属性一定是最佳分裂属性。

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53. 5. ID3算法只能处理离散属性，对于连续型的属性，在分类前需要对其进行离散化的处理，才可使用此方法。

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54. 1. 当设计集成方法时，需要做出基本的决策：

A. 怎样产生基分类器

B. 怎样集成或者组合基分类器

C. 如何训练基分类器

D. 如何训练集成学习器

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55. 2. 如何组合基学习器，常用的方法有：

A. .(加权的) 投票；

B. .(加权的) 平均；

C. 学习组合方；

D. 法堆叠, 通用的组合方法。

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56. 3. 集成方法把多个假设组合期望构造一个更好的假设，换句话说，集成是一种技术，通过把多个弱学习器组合以便生成一个强的学习器。

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57. 4. 堆叠的过程可以描述为：首先，通过在训练集上利用Bootstrap抽样方法，得到多个训练集，相同的方法在多个训练集生训练出多个第一层分类器，它们的输出被用来训练第二层的分类器（也称为元学习器），然后利用元学习器代替投票法，对基学习器的预测结果进行组合。

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58. 5. 对于每一个基学习器， RegionBoost不再在训练集上使用单一的正确性度量，而是根据基学习器预测实例与被检查实例之间相似性的好坏程度， 对每一个基学习器的预测结果赋权。

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59. 1. 常用的基学习器生成方法有一下几种分类模式：

A. 同构或者异构的方法

B. 处理训练数据集的形式

C. 处理特征集合的形式

D. 处理输出的分类结果

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60. 2. 集成的特征选择：通过处理特征集，划分多个特征子集来构建多个基学习器，常用的方法有：

A. 随机子空间划分方法

B. 查找最好子空间划分方法

C. 平均子空间划分方法

D. 层次子空间划分方法

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61. 3. Bagging 采用 Bootstrap 抽样方法（有放回抽样方法）来生成 L 个不同的训练集; 常用一个不稳定的学习过程来训练L个基学习器。

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62. 4. Bootstrapping基本原理是，给定包含n个样本的数据集D，通过B次从数据集D抽样n个样本生成B个Bootstrap 数据集。抽样过程是有放回的抽样。

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63. 5. DECORATE: 在构建新的成员时，人工构造的样本被注入到训练集中，赋予人工构造的样本不同于当前集成结果的标签，新的分类器在这个增强的数据集上进行训练，这样强制它与当前得到的集成学习器不一致。

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64. 1. 纠错输出编码 (Error correcting output codes, ECOC) ， 在机器学习中常用于把多分类器转换为二分类器，即把一个多分类问题分解成为多个二分类问题.

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65. 2. 集成学习的一个充分必要条件是：如果基学习器是准确的和多样的，那么这些基分类器的集成会比所有的基分类器都更准确

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66. 3. 对多个基学习器得到的假设h1, h2, …, hn, 进行平均，不会得到真实函数f 更好的近似。

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67. 4. 许多学习算法都是通过进行某种形式的局部搜索来工作的，常常会导致它们陷入局部最优。从多个不同的数据点开始，利用多个算法进行局部搜索，将它们的结果集成，相比于任何个体分类器，集成学习器未必提供对真实假设更好的近似。

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68. 5. 在大部分的机器学习应用中，真实的函数f 不能被假设空间中的任何假设所表示。通过构建从假设空间抽取的多个假设的加权和，可以扩展可表示函数的的空间，进而可以更好的近似真实函数。

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69. 6. 相比于评估单个模型的预测结果，评估集成学习的额预测结果通常需要更多的计算。

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70. 1. 原始支持向量机可以用于多分类任务。

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71. 2. 分类间隔越大，模型泛化能力越强。

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72. 3. 支持向量机设计的核心思想是保证样本在正确分类的前提下，使得分类间隔最大。

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73. 4. 分类间隔与模型参数成反比。

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74. 5. 已知支持向量机分类模型为y=sign(x+1)，样本x1=1和样本x2=3的类别相同。

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75. 1. 支持向量机模型求解为凸二次规划问题。

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76. 2. 支持向量机模型的最优解位于约束区域边界位置。

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77. 3. 拉格朗日乘数大于0的样本为支持向量。

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78. 4. 支持向量机模型最优解满足拉格朗日函数导出为0处。

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79. 5. 远离分类间隔平面的点的拉格朗日乘子值为0。

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80. 1. 在购物篮分析中，关联规则挖掘主要用于什么目的？

A. 提高购物体验

B. 优化商品布局

C. 发现销售商品之间的关联

D. 提高销售额

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81. 2. 关联规则的重要性通常由哪个参数衡量？

A. 支持度

B. 置信度

C. 提升度

D. 重要性

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82. 3. 在关联规则挖掘中，哪个参数用于评估规则的可信度？

A. 支持度

B. 置信度

C. 提升度

D. 重要性

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83. 4. 以下哪个算法常用于关联规则挖掘？

A. 决策树算法

B. K-均值聚类算法

C. Apriori算法

D. 逻辑回归算法

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84. 5. 关联规则挖掘的基本过程包括两部分（ ）

A. 发现频繁项目集

B. 生成强关联规则

C. 计算提升度

D. 规则价值分析

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85. 1. 以下哪个说法关于提升度的描述是正确的？

A. 提升度大于1表示两个项集负相关

B. 提升度等于0表示两个项集独立

C. 提升度大于1表示两个项集正相关

D. 提升度小于1表示两个项集无关

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86. 2. 在关联规则挖掘中，支持度和置信度的值越高，规则通常越有价值。

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87. 1. 无监督降维不需要提供样本的标签信息。

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88. 2. 相比于变化范围小的数据属性，变换范围大的数据属性能体现更多信息。

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89. 3. 主成分分析各投影向量内积为0。

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90. 4. 主成分分析第一主成分方向方差大于第二主成分方向方差。

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91. 5. 主成分方向可以通过样本协方差矩阵的特征值分解得到。

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92. 1. 人工神经网络中，哪个函数用于将神经元的输入转换为输出：

A. 损失函数

B. 激活函数

C. 成本函数

D. 梯度函数

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93. 2. 在神经网络中，哪个参数用于控制模型学习的速度？

A. 损失函数

B. 学习率

C. 迭代次数

D. 激活函数

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94. 3. 以下哪项不是神经网络的常见类型？

A. 多层感知器

B. 感知器

C. 循环神经网络

D. 支持向量机网络

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95. 4. 以下哪些因素可能影响神经网络的性能？

A. 网络架构（层数、神经元数）

B. 激活函数的选择

C. 学习率

D. 神经网络的物理位置

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96. 5. 神经网络中的每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生输出。

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97. 1. 以下哪个不是深度学习的特点？

A. 使用多层神经网络

B. 能够自动提取特征

C. 总是比浅层学习更快

D. 可以处理非线性关系

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98. 2. 深度学习在以下哪些领域有应用？

A. 计算机视觉

B. 自然语言处理

C. 语音识别

D. 推荐系统

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99. 3. 以下哪些说法关于深度学习是正确的？

A. 深度学习可以处理高维数据

B. 深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源

C. 深度学习模型总是可解释的

D. 深度学习可以通过无监督学习进行预训练

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100. 4. 深度学习就是深层的人工神经网络。

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101. 5. 深度学习模型的参数规模越大越好，模型能力越强。

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102. 1. 对二维张量[[4,3],[1,6]]，使用卷积核[[0,1][2,3]]进行卷积运算的输出是：

A. 23

B. 42

C. 15

D. 14

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103. 2. 关于汇聚层的描述有误的是：

A. 有助于减少过拟合的发生

B. 常用的包括最大汇聚和平均汇聚

C. 跟卷积操作一样，并不会造成特征维数的显著下降

D. 通过汇聚函数对特征映射实施下采样

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104. 3. 关于卷积神经网络的描述，正确的是：

A. 一般由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成

B. 卷积运算本质上都是先将一个函数翻转，然后进行滑动叠加

C. 卷积的输出往往被称为特征映射

D. 具有局部连接、权重共享以及汇聚的结构特性

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105. 4. 卷积运算的输出尺寸受哪些因素影响：

A. 卷积输入的尺寸

B. 卷积核的尺寸

C. 步长

D. 填充方式

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106. 5. 卷积运算和互相关运算用于特征提取时的效果是等价的

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107. 1. 关于循环神经网络的描述，有误的是：

A. 可以被视作在时间维度上权值共享的神经网络

B. 网络的输出将不仅取决于当前时间步的输入，还跟过去一定时间步的输出有关

C. 其使用带自反馈的神经元实现对任意长度的时序数据的处理

D. 其神经元的权重和偏置在不同时间步上不同

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108. 2. 关于LSTM和GRU的描述有误的是：

A. GRU相比LSTM在结构上更为复杂一些

B. LSTM使用输入门、遗忘门和输出门共同控制信息传递路径

C. 相比标准RNN，LSTM中引入了内部状态来记录附加信息

D. LSTM的输出门控制着输出给外部状态的信息量

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109. 3. RNN的使用方式很灵活，对于看图说话任务，哪种模式更为适用：

A. 一对一

B. 多对一

C. 多对多

D. 一对多

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110. 4. 使用双向RNN或者堆叠多个隐藏层均可能有助于提升RNN的表示学习能力

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111. 5. 循环神经网络能够处理变长序列数据。

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112. 6. RNN中的隐藏状态在每个时间步都会被重置

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113. 1. 在智能体与环境的交互中，涉及到以下几个很重要的概念：

A. 状态

B. 策略

C. 转移概率核

D. 奖励

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114. 2. 在强化学习中，有一个很重要的组成部分，就是智能体与环境的交互。

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115. 3. 智能体与环境交互过程会在一个固定时间步后结束，或者直到智能体到达一个特定的状态空间结束，或者永远不结束。

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116. 4. 强化学习涉及智能决策，强化学习在实际应用中的有效性，已经成熟，不需再研究。

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117. 1. 马尔科夫状态是指未来的状态独立于过去的状态，或者说，当前状态已知，则历史状态可以抛弃

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118. 2. 马尔科夫决策过程实际上定义了一个离散时间随机过程的时间演化系列。

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119. 3. 马尔科夫奖励过程中，回报定义为从时间步t开始的有衰减奖励之和。

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120. 4. 马尔可夫奖励过程中某一状态的价值函数，表示为 ，定义为从该状态开始的期望回报。

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121. 1. 马尔科夫决策过程中的价值函数有：

A. 状态-价值函数

B. 动作-价值函数

C. 状态函数

D. 动作函数

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122. 2. 对于状态-价值函数，其贝尔曼期望方程为：

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123. 3. 马尔科夫决策过程的最优状态-价值函数是所有策略中的最大值函数，，实质上，最优价值函数对应最优策略。

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124. 4. 对任何马尔科夫决策过程，存在一个最优策略，好于或等于其它所有的策略，亦即。

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125. 5. 判断题：

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126. 1. 可以应用动态规划的问题必须具备两个性质：

A. 最优子结构

B. 重叠子问题

C. 马尔科夫子问题

D. 贝尔曼子问题

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127. 2. 价值迭代想解决的问题是：找到最优策略策略。价值迭代的理论基础是最优性原则，也就是说，只有当π取得了可以到达的任何后继状态上的最优价值时，π是一个状态上的最优策略。

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128. 1. 蒙特卡罗策略评估的目标是，在策略π下，从经验的回合中学习价值函数v(π)，而不是从全状态空间中去计算。

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129. 2. 求解贝尔曼最优方程的第三种方法是时间差分学习，时间差分法是无模型的：即无关于状态转移与奖励的相关知识

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130. 3. 时间差分学习算法 TD (0)的过程可以简单描述为：

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131. 4. 时间差分学习与蒙特卡罗增量更新方法对比，不是用回报的经验均值代替回报的期望

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132. 1. 数据清洗的主要任务是什么？

A. 对数据进行分类和聚类分析。

B. 对数据进行预处理和特征提取。

C. 识别和修正异常值、错误值或重复值。

D. 提取数据的关联性和模式。

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133. 2. 数据预处理的目的是什么？

A. 数据清洗

B. 数据集成

C. 数据变换

D. 数据归约

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134. 3. 数据预处理通常有四种形式( )

A. 数据清洗

B. 数据集成

C. 数据变换

D. 数据归约

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135. 1. 机器学习的本质是函数的学习。

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136. 2. 在线性模型中添加非线性映射的目的是提高函数的表示能力。

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137. 3. 线性回归的预测输出范围是连续的。

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138. 4. 线性回归的损失函数是关于模型参数的二次函数。

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139. 5. 通过线性回归求解得到的函数在某一个训练样本的误差最小。

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