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中国大学MOOC机器学习作业答案

机器学习

学校: 无

平台: 超星学习通

题目如下：

1. 【单选题】下面关于主成分分析PCA的描述中错误的是( )。

A. PCA是从原空间中顺序找一组相互正交的坐标轴

B. 原始数据中方差最大的方向是第一个坐标轴

C. 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法

D. 奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解

答案: 奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解

2. 【单选题】下面有关线性判别分析错误的说法是哪个( )。

A. 通过对原始的数据进行线性变换,使得不同类的样本尽量分开

B. 线性判别分析中线性变换可以使同类样本的方差变大

C. 线性变换可以使不同类别样本的距离加大

D. 提高不同类样本的可分性

答案: 线性判别分析中线性变换可以使同类样本的方差变大

3. 【单选题】假设样本数大于维数,利用PCA技术,可以把N维数据降到( )。

A. 只能到1维

B. 只能到N-1维

C. 1到N-1维

D. 取决于样本的类别数

答案: 1到N-1维

4. 【单选题】特征选择与特征提取的关系是( )。

A. 特征提取包含特征选择

B. 特征选择包含特征提取

C. 一码事,说法不同而已

D. It is like comparing apples and oranges

答案: 特征提取包含特征选择

5. 【单选题】下面哪种可视化方法比较适合聚类分析( )。

A. 直方图

B. 散点图

C. 条状图

D. 箱图

答案: 散点图

6. 【单选题】以下有关可视化认识错误的是哪个( )。

A. 可视化是简单地把原始的数据用图的形式展示出来的方法

B. 可视化可以作为数据预处理的一种方法,找出其中的噪声

C. 可视化本身是一种数据分析方法,使用图表把数据中隐藏的规律展示出来

D. 通过数据的可视化,可以促进数据分析人员对数据的认识和规律发现

答案: 可视化是简单地把原始的数据用图的形式展示出来的方法

7. 【单选题】对在线教学的学生数据做分析,下面那个选项不是可视化的作用( )。

A. 可视化可用于分析不同类别学生的学习轨迹(流程)

B. 可视化可以动态展示不同时期学生群体的学习行为

C. 可视化可以帮助发现有问题的学生,从而可以提前做学情预警

D. 可视化可以预测一个刚选课不久的学生完成一门课程所需要的时间

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8. 【多选题】在分类型机器学习过程中,下面有关分类算法的选择说法错误的是( )。

A. 算法参数是默认调好的,分析过程不需要修改

B. 分类算法的优劣需要通过实验比较才能确定

C. 分类算法对数据有一定的要求,一种算法不能解决所有的分类问题

D. 分类算法的结果只要训练样本准确度高就可以使用了

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9. 【单选题】有关决策树的说法哪个是错误的( )。

A. 可以转化为决策规则

B. 对新样本起到分类预测的作用

C. 决策树的深度越大越好

D. 决策树的算法和神经网络的原理不一样

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10. 【单选题】从历史的样本分析中分析某个应聘者是否能适合某个岗位,以指导招聘人员选拨新员工,需要以下哪种分析( )。

A. 分类分析

B. 回归分析

C. 聚类

D. 内容检索

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11. 【单选题】有关决策树的分类方法正确的是( )。

A. 决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量

B. 决策树可以用于发现多种样本的特征

C. 决策树可用于确定相似的样本

D. 决策树结构越复杂越有效

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12. 【多选题】奥卡姆的剃刀指的是( )。

A. Entities are not to be multiplied beyond necessity.

B. Among competing hypotheses, the one with the fewest assumptions should be selected.

C. The simplest explanation is usually the correct one.

D. 中世纪英国上流社会的一种生活用品

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13. 【多选题】哪些情况下必须停止树的增长( )。

A. 当前数据子集的标签一致

B. 没有更多可用属性

C. 当前数据子集为空

D. 当前训练误差已经较低

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14. 【单选题】为什么一般不推荐在决策树中使用“生日”属性( )。

A. 星座信息更有说服力

B. 容易造成过学习

C. 可能的取值太多,计算量过大

D. 两个人可能生日相同

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15. 【单选题】决策树模型中建树的基本原则是( )。

A. 取值多的属性应放在上层

B. 取值少的属性应放在上层

C. 信息增益大的属性应放在上层

D. 应利用尽可能多的属性

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16. 【多选题】下列关于CART算法的描述正确的是( )。

A. CART算法采用的是2循环分割方法

B. CART算法使用Gini指标来评价分支属性的效果

C. CART算法是C4.5的改进算法

D. 分支属性有多个取值的时候,需要对属性进行组合

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17. 【单选题】下列哪一种情况被称为过学习现象( )。

A. 在训练集上A优于B,在测试集上A也优于B

B. 在训练集上A优于B,在测试集上B优于A

C. 相对于分类数据集,决策树过于简单

D. 在训练集上决策树的误差很小

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18. 【单选题】有监督的学习和无监督的学习的根本区别在于( )。

A. 学习过程是否需要人工干预

B. 学习样本是否需要人工标记

C. 学习结果是否需要人工解释

D. 学习参数是否需要人工设置

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19. 【单选题】如果从员工的日常表现数据预测其升职的可能性可以使用下面哪种机器学习方法( )。

A. 关联分析

B. 线性回归分析

C. 聚类分析

D. 决策树 类算法

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20. 【单选题】下面有关决策树剪枝的说法错误的是( )。

A. 决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合,从而提升决策树模型的准确性

B. 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝)

C. 决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后,训练样本集的检验准确度是否提升

D. 决策树剪枝符合Occam剃刀原理(即机器学习模型越简单越好)

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21. 【单选题】通过聚集多个决策树模型来提高分类准确率的技术称为( )。

A. 合并

B. 聚集

C. 集成

D. 加权求和

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22. 【判断题】装袋法的原理是通过组合多个训练集的分类结果来提升分类效果( )。

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23. 【判断题】装袋法中每个样本被选中概率相同,所以噪声数据的影响下降,容易受过拟合的影响( )。

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24. 【多选题】下列对提升法的描述正确的是( )。

A. 每个单独训练样本都会被分配一个相同的初始权重

B. 增加分类正确样本的权重,降低分类错误样本的权重来提来分类器的准确率

C. 降低分类正确样本的权重,增加分类错误样本的权重来提来分类器的准确率

D. 如何组合每一轮产生的分类模型得出预测结果是提升法需要解决的问题

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25. 【多选题】随机森林的2个随机指的是( )。

A. 随机选取样本

B. 随机选取分类器

C. 随机选取权重

D. 随机选取属性

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26. 【多选题】对联通客户进行分组,以便根据各组的特点,策划不同的营销方案,需要客户哪些数据( )。

A. 客户人口数据

B. 收入数据

C. 家庭男女组成

D. 客户长途市话以及漫游等通话数据

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27. 【多选题】有关机器学习算法选择的说法不正确的有( )。

A. 每种算法都有其使用范围,因此选择算法需要考虑具体处理的问题

B. 判断机器学习算法好坏在数据需求阶段就可以确定

C. 在分类前可以先做聚类分析

D. 对聚类问题可以任选一种聚类算法

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28. 【单选题】根据用户使用移动运营商的数据,可以为他们设计合适的套餐,使用哪种挖掘方法比较合适( )。

A. 聚类

B. 回归分析

C. 神经网络

D. 关联分析

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29. 【单选题】有关聚类算法不正确的说法是( )。

A. 把分析的样本根据距离分组

B. 必须给出聚类的组数

C. 聚类是分类的基础

D. 聚类算法可以找出每组样本不同的特征

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30. 【多选题】以下哪些数据的特征会对聚类有影响( )。

A. 高维性

B. 样本规模

C. 噪声

D. 离群点

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31. 【单选题】下列说法错误的是 ( )。

A. 在聚类分析中,簇之间的相似性越大,簇内样本的差别越大,聚类的效果就越好

B. 聚类分析可以看作是一种非监督的样本分组过程

C. k均值算法是一种常用的聚类算法,簇的个数算法不能自动确定

D. k均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置有关

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32. 【单选题】对于轮廓系数图表述正确的是( )。

A. 每个点的取值范围为[0, 1]

B. 每个点的取值越接近于0越好

C. 可以体现出簇的紧凑性

D. 对于离群点,取值可能超过1性

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33. 【多选题】一个好的聚类算法应当具备哪些潜质( )。

A. 能够处理非球形的数据分布

B. 能够处理噪点和离群点

C. 对样本输入序列不敏感

D. 对海量数据的可扩展性

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34. 【单选题】有关k-means下列说法正确的是( )。

A. 可以确定样本属性的重要性

B. 可以处理规则分布数据的聚类

C. 适合任意数据集的分组

D. 聚类的结果与初始选择的假设聚类中心无关

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35. 【单选题】K-Means算法中的初始中心点( )。

A. 可随意设置

B. 必须在每个簇的真实中心点的附近

C. 必须足够分散

D. 直接影响算法的收敛结果

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36. 【单选题】聚类中的簇与分类中的类的关系是( )。

A. 簇即是类、类即是簇

B. 簇是类的一种具体表现形式

C. 类是簇的一种具体表现形式

D. 不是一码事,但实际中有一定联系

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37. 【单选题】在市场营销中,聚类最有可能帮助经营者( )。

A. 对客户群进行划分

B. 进行商品推荐

C. 进兴趣进行分类

D. 辅助商品定价

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38. 【单选题】与K-Means相比,基于密度的DBSCAN的优点不包括( )。

A. 能妥善处理噪点和离群点

B. 能处理不规则的数据分布

C. 不需要预先设定簇的个数

D. 较低的计算复杂度

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39. 【单选题】在DBSCAN中,对数据点类型的划分中不包括( )。

A. 中心点

B. 核心点

C. 边缘点

D. 噪点

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40. 【单选题】在DBSCAN中,对噪音处理正确的是( )。

A. 划分到最近的簇

B. 所有噪点单独形成一个簇

C. 直接无视

D. 不做特别区分

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41. 【单选题】在层次型聚类中( )。

A. 需要用户预先设定聚类的个数

B. 需要用户预先设定聚类个数的范围

C. 对于N个数据点,可生成1到N个簇

D. 对于N个数据点,可生成1到N/2个簇

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42. 【单选题】在层次型聚类中,两个点集之间的距离计算方法通常不包括( )。

A. 由点集间距离最近的一对点的距离决定

B. 由点集间距离最远的一对点的距离决定

C. 由点集间随机的一对点的距离决定

D. 由点集间所有点的平均距离决定

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43. 【单选题】在混合高斯模型中,每一个数据点( )。

A. 只能被某一个高斯生成

B. 可以被所有高斯等概率生成

C. 可以被任一高斯生成但概率可能不等

D. 可以被任一高斯生成且概率由高斯的权重决定

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44. 【单选题】在混合高斯模型中,每个高斯的权重( )。

A. 可以为负值

B. 相加必须等于0

C. 相加必须等于1

D. 须由用户预先设定

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45. 【单选题】以下有关kohonen神经网络聚类模型正确的说法是( )。

A. Kohonen神经网络的聚类过程不需要计算样本之间的距离

B. Kohonen输入层和输出层之间的权重修正不能使用梯度下降法

C. kohonon神经网络输出层的神经元计算类似BP神经网络的输出神经元计算

D. Kohonon神经网络聚类的组数事先可以确定

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46. 【单选题】在掷硬币的例子中,期望最大化算法的隐含参数指的是( )。

A. 每组实验中正面朝上的次数

B. 每组实验中选择的硬币

C. 每枚硬币正面朝上的概率

D. 每枚硬币被选中的次数

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47. 【多选题】下列属于文本分析应用的是( )。

A. 文本聚类

B. 实体挖掘

C. 观点分析

D. 文档摘要

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48. 【单选题】下列不属于文本分析过程的是( )。

A. 分词

B. 文本聚类

C. 特征提取与表示

D. 知识提取

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49. 【单选题】有关文本特征的理解,错误的说法是哪个( )。

A. 文本不方便直接处理,需要提取表征内容的特征数值化

B. TF-IDF和互信息都是文本特征提取的方法

C. one-hot可以表示一个词的重要性

D. 信息增益是文本特征提取的方法

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50. 【单选题】卡方统计量是用来检测( )。

A. 两个事件的相关性

B. 多个事件的独立性

C. 两个事件的独立性

D. 多个事件的相关性

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51. 【单选题】下列关于互信息的描述不正确的是( )。

A. 可以用来度量事务之间的相关性

B. 词和类别的独立概率相等的时候,词和类别的联合概率越大说明他们的相关性越小

C. 词和类别的独立概率相等的时候,词和类别的联合概率越大说明他们的相关性越大

D. 点互信息的简称是PMI

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52. 【判断题】TF-IDF是一种文本统计方法,主要用来评估文本中一个词对语料库中一篇文档的重要程度。

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53. 【判断题】一个词在A文档中出现的频率比较高,在其他文档中出来的频率也比较高,这个词适合作为文章的特征词。

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54. 【判断题】谷歌公司提出的GloVe算法是通过共现矩阵来计算每个词在句子中出现的频率。

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55. 【判断题】信息增益越大说明所选择属性的效能越低。

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56. 【多选题】下列关于词嵌入的叙述正确的是( )。

A. 经常用欧式距离和余弦相似度来度量文本的相似性

B. 采用独热方法来生成词向量

C. 词与词之间有词序和搭配等关联信息

D. 用神经网络模型参数来表示词向量之间的关系

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57. 【多选题】有关知识图谱的描述,哪些是错误的( )。

A. 知识图谱是一种非结构化的知识表达方式

B. 知识图谱由实体、概念及其之间的语义关系组成的复杂网络结构

C. 知识图谱可用于提高搜索引擎的质量和效率,因为它可以通过搜索关键词在知识图谱中推理

D. 知识图谱就是用图像表达的实体和概念之间的语义关系,呈现复杂的网络关系

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58. 【多选题】知识图谱构建的三个步骤是( )。

A. 定义概念

B. 信息抽取

C. 知识融合

D. 知识加工

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59. 【单选题】以下哪种结构不适合存储知识图谱( )。

A. 三元组表格

B. 类型表

C. 图结构

D. 链表

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60. 【单选题】下列不属于知识图谱挖掘与计算常用的算法是( )。

A. 最短路径

B. 权威节点分析

C. 相似节点分析

D. 决策树

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61. 【单选题】下列知识图谱的构建过程哪个说法是错误的( )。

A. 知识图谱的设计分为本体库和实体、关系等数据体两部分

B. 知识图谱中的实体、概念及其关系可以从各种语料库中提取

C. 提取知识图谱中的实体及其属性关系需要借助分词、词性标注、实体识别、语义消歧和关系识别等技术

D. 知识图谱设计可以由机器自动完成

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62. 【判断题】知识图谱应用时可以使用最短路径等图计算的方法找到实体或概念之间的关系。

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63. 【判断题】知识图谱构建后可以一直使用,不需要更新维护。

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64. 【判断题】知识图谱中实体及其关系可能来自于多个语料库,因此需要去重,消歧和整合处理。

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65. 【单选题】知识图谱的应用非常广泛,下列不属于知识图谱应用领域的是( )。

A. 金融

B. 教育

C. 医疗

D. 智能客服

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66. 【单选题】以下有关文本分词的说法正确的是哪个( )。

A. 英文文本不需要分词

B. 分词算法都需要一个词典

C. 基于统计的分词方法的性能与训练语料库的质量密切相关

D. 分词合适与否不会引起句子的歧义

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67. 【单选题】下列不属于文本分词算法种类的有( )。

A. 基于词典的分词

B. 基于语料库的分词

C. 基于统计的分词

D. 基于规则的分词

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68. 【单选题】词法分析不包括( )。

A. 分词

B. 命名实体识别

C. 语义消歧

D. 特征提取

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69. 【多选题】英文分词的步骤包括( )。

A. 根据空格拆分单词

B. 去停用词

C. 提取词干

D. 规则映射

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70. 【单选题】在句法分析中,以下哪个说法是错误的( )。

A. 句法分析是有关组成句子的词汇之间的语义关系

B. 依存句法分析组成句子的词与词之间的修饰关系

C. 依存句法分析主要靠大量的预料训练

D. 句法分析可以用于信息检索

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71. 【单选题】下列不属于句法分析应用场景的是( )。

A. 机器翻译

B. 问答系统

C. 欺诈预测

D. 文本挖掘

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72. 【判断题】句法分析是将输入的句子从序列的形式变成树状结构。

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73. 【单选题】下面语义分析哪个说法是错误的( )。

A. 语义分析与词法、句法相互独立

B. 语义分析的目的是为了让机器了解句子的语义,以便交流以及机器自动处理文本

C. 句法分析是浅层语义分析的基础

D. 语义角色标注是语义依存的基础,需要识别谓词、论元及其之间的关系

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74. 【多选题】对文本进行情感分析常用的方法有( )。

A. 决策树

B. 贝叶斯分类

C. 支持向量机

D. k-Means

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75. 【单选题】以下哪个不是文本分析的应用领域( )。

A. 新闻的摘要提取

B. 评论观点挖掘

C. 服务机器人

D. 语音合成

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76. 【单选题】问答系统处理文档的正确顺序是( )。

A. 文本信息抽取 → 问题理解 → 知识推理

B. 知识推理 → 文本信息抽取 → 问题理解

C. 问题理解 → 文本信息抽取 → 知识推理

D. 都不对

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77. 【判断题】可以使用知识图谱进行信息抽取。

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78. 【单选题】神经网络由许多神经元(Neuron)组成,下列关于神经元的陈述中哪一个是正确的( )。

A. 一个神经元可以有多个输入和一个输出

B. 一个神经元可以有一个输入和多个输出

C. 一个神经元可以有多个输入和多个输出

D. 上述都正确

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79. 【单选题】以下关于神经网络的描述正确的说法是( )。

A. 神经网络对训练数据中的噪声不敏感,因此数据质量可以差一些也没关系

B. 不能确定输入属性的重要性

C. 训练神经网络是一个很耗时的过程

D. 只能用于分类

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80. 【单选题】以下哪个算法是基于规则的分类器( )。

A. 神经网络

B. K-均值算法

C. 朴素贝叶斯

D. 决策树

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81. 【单选题】有关前馈神经网络的认识正确的是( )。

A. 神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程

B. 神经网络训练后很容易得到分类的规则

C. 神经网络可用于分类和聚类

D. 神经网络模型的分类能力比决策树好

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82. 【单选题】下面关于感知机的说法中正确的是( )。

A. 某一神经元可以连接下一层的多个神经元,表示该神经元有多个输出

B. 单个感知机是线性回归的训练过程

C. 在感知机中引入激活函数可以解决与异或问题(XOR)

D. 以上都不对

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83. 【单选题】在感知机的判决函数中,w0的作用是( )。

A. 为了后续学习算法推导的方便

B. 其实在实际中可以略去

C. 控制判决平面到原点的距离

D. 控制判决平面的方向

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84. 【单选题】在随机学习模式下,如果神经元的实际输出大于期望输出,权重应( )。

A. 顺势而为:增大

B. 反其道而行之:减小

C. 若相应输入大于零:减小

D. 若相应输入小于零:减小

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85. 【单选题】以下关于感知机说法正确的是( )。

A. 在批量学习模式下,权重调整出现在学习每个样本之后

B. 只要参数设置得当,感知机理论上可以解决各种分类问题

C. 感知机的训练过程可以看成是在误差空间进行梯度下降

D. 感知机的激励函数必须采用门限函数

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86. 【单选题】以下关于感知机说法正确的是( )。

A. 多层感知机比感知机只多了一个隐含层

B. 感知机只能形成线性判决平面,无法解决异或问题

C. 多层感知机可以有多个隐含层,但是只能有一个输出单元

D. 隐含层神经元的个数应当小于输入层神经元的个数

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87. 【单选题】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.迭代更新,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

A. 12345

B. 54321

C. 32154

D. 43152

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88. 【多选题】采用Sigmod函数作为激励函数的主要原因是( )。

A. 有固定的输出上下界

B. 计算复杂度较低

C. 导数存在解析解

D. 处处可导

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89. 【单选题】多层感知机解决线性不可分问题的原理是( )。

A. 分而治之,对原始问题空间进行划分

B. 将原始问题向更高维空间映射

C. 在输出层和隐含层之间形成非线性的分界面

D. 将原始问题在隐含层映射成线性可分问题

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90. 【单选题】在误差逆传播算法中,输出层神经元权重的调整机制和感知机的学习规则相比( )。

A. 考虑到线性不可分问题,学习规则更为复杂

B. 一模一样,等价于多个感知机

C. 遵循相同的原理,激励函数可能有所不同

D. 所有输出层神经元的权重需要同步调整

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91. 【单选题】在误差逆传播算法中,隐含层节点的误差信息应当( )。

A. 根据自身的期望输出和实际输出的差值计算

B. 根据所有输出层神经元的误差的均值计算

C. 根据自身下游神经元的误差进行加权计算

D. 根据自身下游神经元的误差的均值计算

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92. 【多选题】以下关于Hopfield网络特性的描述正确的是( )。

A. 基于内容的检索

B. 联想记忆功能

C. 误差逆传播

D. 含噪声的模式识别

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93. 【单选题】在Elman网络中,第T时刻网络的输出取决于( )。

A. 当前的网络输入

B. 当前的网络输入和第T-1时刻网络的内部状态

C. 第T-1时刻网络的内部状态

D. 当前的网络输入和第1到T-1时刻网络的内部状态

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94. 【单选题】我们很难刻意忘掉一个人的原因是( )。

A. 记性好,没办法

B. 刻骨铭心,矢志不渝

C. 天长地久有时尽,此情绵绵无绝期

D. 神经元的大规模分布式信息存储机制

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95. 【多选题】通过增加样本数可以减少过拟合的发生,常用的方法有以下几种( )。

A. 从数据源采集更多的数据

B. 复制原有数据并添加随机噪声

C. 重(复)采样

D. 根据现有样本估计样本的分布,然后按照此分布再产生一些样本

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96. 【单选题】在一个神经网络里,确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标,比较有效的办法是什么( )。

A. 根据人工经验随机赋值

B. 搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值

C. 赋予一个初始值,然后迭代更新权重,直至代价函数取得极小

D. 以上都不正确

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97. 【单选题】以下哪个领域不适合应用前馈神经网络( )。

A. 预测电信客户流失的可能性

B. 辅助确定是否给银行的客户贷款

C. 对基金公司的客户进行分组,了解每组客户的特点

D. 股票走势的预测

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98. 【单选题】如果神经元的误差对某输入的权重的偏导大于零说明( )。

A. 权重应增加

B. 权重应减小

C. 权重不用改变

D. 不能确定

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99. 【单选题】在随机学习模式下,如果神经元的实际输出大于期望输出,权重应( )。

A. 顺势而为:增大

B. 反其道而行之:减小

C. 若相应输入大于零:减小

D. 若相应输入小于零:减小

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100. 【单选题】为了克服学习空间中存在的局部最优点应当( )。

A. 尝试从不同的初始点开始训练

B. 将权重初始化为接近于0的值

C. 采用较小的学习率

D. 增加隐含层神经元个数

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101. 【单选题】关于学习率参数的设置,正确的描述是( )。

A. 较大的值有助于提高算法的收敛稳定性

B. 较小的值有助于提高算法的收敛速度

C. 在开始阶段应该较大,然后逐渐减小

D. 在开始阶段应该较小,然后逐渐增大

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102. 【单选题】在权重更新公式中引入冲量的主要目的是( )。

A. 提高算法的收敛精度

B. 提高算法的稳健性

C. 提高算法的全局优化能力

D. 有助于摆脱误差平缓区域

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103. 【多选题】前馈神经网络适用的场景为( )。

A. 训练时间有限

B. 需要较快的测试响应速度

C. 较好的可解释性

D. 多分类问题

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104. 【单选题】以下哪个领域不适合应用前馈神经网络( )。

A. 预测电信客户流失的可能性

B. 辅助确定是否给银行的客户贷款

C. 对基金公司的客户进行分组,了解每组客户的特点

D. 股票走势的预测

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105. 【单选题】已知池中有两种鱼,比例为7:3,若随机捞上一条,按照70%和30%概率随机猜测其种类,则整体误差最接近于( )。

A. 20%

B. 30%

C. 40%

D. 50%

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106. 【单选题】已知甲乙丙三人射击命中率分别为0.8,0.6和0.5,若每人各开一枪,则目标被命中的概率最接近( )。

A. 0.85

B. 0.90

C. 0.95

D. 1.00

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107. 【单选题】当化验报告呈阳性的时候,正确的做法是( )。

A. 心如死灰,万念俱灭

B. 散尽家财,及时行乐

C. 置若罔闻,我行我素

D. 及时复检,防止假阳性

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108. 【单选题】下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是( )。

A. 与决策树算法不同,朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别

B. 朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法

C. 朴素贝叶斯模型需要先确定特征,并根据样本计算相关的先验概率,再计算特征条件下的分类变量的后验概率

D. 朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景

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109. 【单选题】有关朴素贝叶斯分类器的说法正确的是( )。

A. 朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续性变量

B. 朴素贝叶斯模型分类时需要计算属于各种类别的概率,取其中概率最大的类别最为分类预测值

C. 朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立

D. 朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好

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110. 【单选题】朴素贝叶斯分类器的朴素之处在于( )。

A. 只能处理低维属性

B. 只能处理离散型属性

C. 分类效果一般

D. 属性之间的条件独立性假设

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111. 【单选题】以下关于两个变量X和Y说法正确的是( )。

A. 若独立一定不相关

B. 若不相关一定独立

C. 若独立不一定不相关

D. 我已经晕了

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112. 【判断题】如果两个事件独立,那么这两个事件是不相关的。

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113. 【多选题】下面有关贝叶斯网络的说法错误的有哪些( )。

A. 贝叶斯网络结构可以由机器自动完成

B. 贝叶斯网络的搭建需要考虑变量之间的因果关系,这是贝叶斯网络推理的基础

C. 作为一种监督学习算法,贝叶斯网络也需要大量的样本分析变量之间的概率

D. 贝叶斯网络的推理只能由原因变量,计算其联合概率,推出目标(分类)变量的条件概率,而不能由目标变量推出原因变量的可能性

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114. 【多选题】贝叶斯网络构建的方法包括( )。

A. 根据问题和领域专家知识手工构建

B. 通过对数据进行分析得到贝叶斯网络

C. 根据问题自动创建

D. 综合领域专家知识是数据分析得到贝叶斯网络

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115. 【多选题】贝叶斯网络推理方法包括( )。

A. 从左至右

B. 自顶向下

C. 自底向上

D. 从右至左

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116. 【单选题】下面有关贝叶斯网络认识错误的是( )。

A. 叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足

B. 贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数(条件概率表)

C. 贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定,不需要样本训练

D. 贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值,可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法

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117. 【判断题】贝叶斯网络就是使用有向无环图来表示变量间依赖关系的概率图模型。

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118. 【判断题】贝叶斯网络学习包括参数学习和结构学习。

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119. 【判断题】使用贝叶斯网络进行分类的时候,知道的相关信息越多,判断的准确率越高。

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120. 【单选题】在文本分类应用中,关于词袋模型的描述正确的是( )。

A. 任何一个单词只能存在于某一个词袋中

B. 一个单词可能存在于多个词袋中但频率不同

C. 所有词袋中单词的并集就等同于词汇表

D. 词袋模型描述的是单词在所有文本中出现的频率

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121. 【单选题】在SVM领域中，margin的含义是（ ）。

A. 盈利率

B. 马金

C. 间隔

D. 保证金

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122. 【单选题】线性SVM和一般线性分类器的区别主要是（ ）。

A. 是否进行了空间映射

B. 是否确保间隔最大化

C. 是否能处理线性不可分问题

D. 训练误差通常较低

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123. 【单选题】为什么通常要选择margin最大的分类器（ ）。

A. 所需的支持向量个数最少

B. 计算复杂度最低

C. 训练误差最低

D. 望获得较低的测试误差

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124. 【单选题】假设超平面为w*x+b=0，其margin的大小为（ ）。

A. 1/|w|

B. 2/|w|

C. |b|/|w|

D. |b|/|w

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125. 【单选题】在SVM的求解过程中，支持向量与α的关系是（ ）。

A. alpha=0的数据点是支持向量

B. alpha>0的数据点是支持向量

C. alpha<0的数据点是支持向量

D. 两者没有固定关系

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126. 【单选题】在SVM当中，主要的运算形式是（ ）。

A. 向量内积

B. 矩阵乘法

C. 矩阵转置

D. 矩阵分解

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127. 【单选题】软间隔（soft margin）的主要用途是（ ）。

A. 解决线性不可分问题

B. 解决不完全线性可分问题

C. 降低算法时间复杂度

D. 提高算法分类精确

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128. 【单选题】通过运用核函数，我们可以（ ）。

A. 提高算法的可解释性

B. 生成数量较少的支持向量

C. 生成数量较多的支持向量

D. 避免高维空间运算，降低算法复杂度

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129. 【单选题】使用支持向量机对新闻主题进行分类的步骤不包括（ ）。

A. 获取数据

B. 将文本转化为向量

C. 选取特征值

D. 分割数据集

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130. 【单选题】为什么当两个模型的训练误差相同或接近的时候，通常会选择比较简单的一个（ ）。

A. 复杂模型的测试误差一定较大

B. 简单模型的测试误差一定较小

C. 在相同置信度条件下，复杂模型的测试误差上界较大

D. 只是一种经验，并没有理论依据

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131. 【单选题】通过运用核函数，我们可以（ ）。

A. 提高算法的可解释性

B. 生成数量较少的支持向量

C. 生成数量较多的支持向量

D. 避免高维空间运算，降低算法复杂度

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132. 【多选题】以下有关遗传算法正确的说法是哪些（ ）。

A. 遗传算法可以解决任意优化问题

B. 种群个体可以采用实数的编码

C. 种群个数太少的情况下，选择与适应度成比例的选择方法容易导致局部最优值

D. 合适的变异率可以调整遗传算法收敛的效果

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133. 【单选题】以下有关遗传算法错误的说法是哪个（ ）。

A. 遗传算法是利用几种遗传算子不断提升种群的适应度，从而达到适应度的最优值

B. 基因突变一定会产生更高适应度的种群个体

C. 基因浮点编码的计算速度一般高于二进制编码

D. 在函数优化问题中，适应度函数一般是与需要优化的函数对应的

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134. 【单选题】以下有关遗传算法的步骤，哪个说法是错误的（ ）。

A. 初始种群规模如果较小，可能使遗传算法得不到最优解

B. 种群个体之间基因的交叉可能产生适应度更大的新个体

C. 种群个体的选择概率决定于其适应值函数的大小

D. 交叉概率和变异概率可以任意取值

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135. 【单选题】以下哪种情况不适合使用遗传算法（ ）。

A. 旅行商问题

B. 物流路径优化

C. 预测股票走势

D. 函数的最小值

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136. 【判断题】对于函数的优化问题，二进制编码的效率一般低于浮点数编码。

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137. 【判断题】遗传算法初始的种群可以采用随机化以及扩大样本的个数来增加得到最优解。

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138. 【判断题】遗传算法的步骤是编码、选择、交叉变异。

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139. 【多选题】下面哪些问题可以使用遗传算法求解（ ）。

A. 估算某个变量的先验概率

B. 一元非线性函数的最小值

C. 神经网络结构和参数的优化

D. 交通导航

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140. 【单选题】二进制数100100和110011在左起第3位交叉，得到的两个二进制数较大的数对应的十进制数是多少（ ）。

A. 55

B. 54

C. 52

D. 50

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141. 【多选题】下列关于蚂蚁数量设定说法正确的选项包括（ ）。

A. 蚂蚁数量一般为路径节点数的1到2倍

B. 蚂蚁数量越多算法的性能越好

C. 蚂蚁数量越多越容易得到最优解

D. 蚂蚁数量越少，出现局部最优解的可能性越大

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142. 【多选题】蚁群算法可以用来解决下列哪些问题（ ）。

A. 车间作业调度

B. 车辆路由

C. 网络路由

D. 旅行商问题

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143. 【单选题】下列关于蚁群算法的描述不正确的是（ ）。

A. 蚁群算法是一种算法的框架

B. 将蚂蚁留下的信息素作为标记

C. 蚂蚁算法把蚂蚁的行动轨迹抽象称为图中的节点

D. 蚂蚁一般选择信息素浓度高的路径

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144. 【单选题】下列关于蚁群算法参数设置的说法不正确的是（ ）。

A. 信息挥发素因子表示信息素消失的水平，越大越好

B. 信息素常数值越大，信息素累计的越快

C. 信息素因子表示蚂蚁在移动过程中积累的信息素浓度

D. 启发因子对路径的搜索起到了引导作用

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145. 【判断题】蚁群算法前期信息丰富，收敛速度比较快。

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146. 【判断题】启发因子越小，越容易陷入随机搜索，从而找不到最优解。

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147. 【多选题】分布式机器学习要解决的核心问题包括（ ）。

A. 如何提高分布式环境下的容错能力

B. 如何解决单个节点的处理数据能力

C. 如何解决参数同步问题

D. 如何提高各分布式节点间的网络传输效率

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148. 【多选题】参数服务器要求具有较高的通信速度，满足这个要求需要具有下列哪些特点（ ）。

A. 容错能力强

B. 宽松一致性

C. 灵活可扩展

D. 大存储能力

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149. 【单选题】以下有关传统机器学习算法处理大数据的说法错误的是哪个（ ）。

A. 传统机器学习算法大多数不支持数据的批处理

B. 大数据通过合理切分就可以转化为传统机器学习算法容易处理的小数据

C. 传统机器学习的算法在处理大数据时需要通过分布式的改造

D. 传统机器学习通过数据的批处理很容易快速地处理大数据

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150. 【单选题】下面哪个针对MapReduce的说法是错误的（ ）。

A. MapReduce是支持分布式机器学习算法的计算框架

B. MapReduce的运行需要基础的分布式存储系统HDFS支持

C. MapReduce可以对分布式的大数据分片进行并行的实时分析

D. MapReduce上的数据分析属于数据并行计算类型

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151. 【多选题】有关决策树对大数据的处理，以下说法正确的是哪些（ ）。

A. 通过对决策表的每个字段进行数据分片（然后每个字段再按照记录分片），可以实现决策树重要分枝属性的选择

B. 可以对决策表的样本进行划分，并行计算每个分片数据各种属性取值对应的类别个数，从而可以合并这些数据得到某个属性在整个数据集的重要性度量

C. 决策树对大数据的处理只能采用批处理的算法

D. 决策树的分布式学习可以借助MapReduce计算框架

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152. 【判断题】并行决策树算法既可以对数据集进行水平分割也可以对数据进行垂直分割。

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153. 【单选题】下面有关聚类算法的分布式实现说法错误的是哪个（ ）。

A. k-均值聚类需要大量的迭代，因此不能使用分布式计算

B. k-均值的分布式实现需要MapReduce的各个数据节点共享假设的聚类中心

C. k-均值算法的大量迭代运算在分布式环境下的效率一般更高

D. k-均值在Spark内存计算框架下运行要比Hadoop MapReduce下运行要快的多

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154. 【判断题】并行化的k均值算法的数据分块数与k是一样的。

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155. 【判断题】并行化的k均值算法结束的标准和一般k均值算法结束的标准是一样的。

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156. 【多选题】下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（ ）。

A. 增加更多的数据

B. Early Stoping

C. Dropout

D. 正则化代价函数

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157. 【多选题】LeNet神经网络的特征提取器包括下列哪些部分（ ）。

A. 输入层

B. 卷积层

C. 全连接层

D. 池化层

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158. 【多选题】优化卷积神经网络训练的方法有（ ）。

A. 局部最小值法

B. MBGD

C. 交叉验证法

D. L1正则化法

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159. 【单选题】对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），（ ）神经网络模型更适合解决这类问题。

A. 感知机

B. 循环神经网络

C. 卷积神经网络

D. 多层感知机

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160. 【单选题】全连接神经网络如果输入层维度为200维，隐藏层有300个神经元，那么它的参数数目至少是（ ）。

A. 20000

B. 30000

C. 60000

D. 45000

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161. 【单选题】15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到图像的尺寸为（ ）。

A. 12×12

B. 3×3

C. 15×15

D. 13×13

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162. 【单选题】假设有5个大小为7×7、步长（S）为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少（ ）。

A. 220×220×5

B. 218×218×5

C. 217×217×8

D. 217×217×3

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163. 【单选题】卷积神经网络主要执行的操作不包括（ ）。

A. 卷积

B. 下采样

C. 降维

D. 分类

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164. 【判断题】提高卷积核(convolutional kernel)的大小一定会显著提升卷积神经网络的性能。

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165. 【判断题】LeCun提出的LeNet成功应用于手写体英文字母的识别，测试误差小于1%。

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166. 【判断题】卷积层上使用的核函数称为滤波器，它的元素是通过网络训练得到的。

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167. 【多选题】卷积神经网络可以用来进行（ ）。

A. 图像分类

B. 物体检测

C. 股票风险预测

D. 图像标题

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168. 【多选题】如果训练（RNN）神经网络使用的学习率太大可能将出现什么结果（ ）。

A. 网络将收敛

B. 网络将无法收敛

C. 网络很快达到训练目标

D. 训练过程中代价函数的震荡

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169. 【多选题】下列哪些场景可以应用循环神经网络（ ）。

A. 上下文预测

B. 实时翻译

C. 银行贷款风险预测

D. 语音识别

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170. 【多选题】长短期记忆网络隐层神经元的三个门是（ ）。

A. 输入门

B. 输出门

C. 保留门

D. 遗忘门

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171. 【单选题】下面关于深度学习网络结构的描述，正确的是哪个（ ）。

A. 网络结构的层次越深，其学习的特征越多，10层的结构要优于5层的

B. 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长

C. 在不同的网络结构中，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量一定越多

D. 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多寡相关

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172. 【判断题】循环神经网络一般使用反向传播梯度下降法更新权重。

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173. 【判断题】长跨度依赖问题是卷积神经网络的缺陷，循环神经网络解决了这个问题。

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174. 【判断题】门限循环单元中没有输入门。

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175. 【判断题】基于LSTM股票走势预测问题可以转换为回归问题。

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176. 【单选题】给定一个长度为n的不完整单词序列，我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”(9个字母组成)，希望预测第10个字母是什么。下面哪个神经网络结构适用于解决这个工作（ ）。

A. 前馈神经网络

B. 卷积神经网络

C. 全连接神经网络

D. RNN/LSTM

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177. 【多选题】基于深度学习跟踪的分类主要包括（ ）。

A. 基于物体类别的跟踪

B. 基于主动轮廓的跟踪

C. 基于图像种类的跟踪

D. 基于特征、区域、模型的跟踪

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178. 【单选题】传统目标检测的步骤不包括（ ）。

A. 数据采集

B. 选取候选区域

C. 提取视觉特征

D. 利用分类器识别

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179. 【单选题】下列关于目标检测评价指标的描述不正确的是（ ）。

A. 交集并集比IOU的值越大，表示物体检测越准确

B. mAP中的AP是曲线下面的面积，mAP是多个类别AP的平均值

C. mAP的取值范围是(0,1]

D. 非极大抑制NMS主要是抑制哪些非极大值的框，找到最佳的检测物体

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180. 【单选题】下列关于R-CNN算法的说明正确的是（ ）。

A. 使用选择性搜索的方法来获取候选框

B. 通过卷积神经网络进行特征抽取

C. 使用SVM算法进行分类

D. 模型中各部分训练都是连续的，中间数据不需要单独保存

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181. 【单选题】下列不属于SPP-NET的缺点的是（ ）。

A. 不是端到端的训练

B. 不需要保存中间的训练结果

C. 训练花费硬盘开销大

D. 图像位置信息模糊

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182. 【单选题】Fast R-CNN合并了下列哪个处理（ ）。

A. 候选框提取和特征提取

B. 特征提取和分类

C. 分类和回归

D. 特征提取、分类和回归

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183. 【单选题】Faster R-CNN合并了下列哪个处理（ ）。

A. 候选框提取和特征提取

B. 特征提取和分类

C. 分类和回归

D. 候选框提取、特征提取、分类和回归

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184. 【单选题】YOLO将图像分成8×8网格，每个网格有5个候选框，预测类别是10个，输出张量的值是（ ）。

A. 8×8×5×10

B. 8×8×5×2×10

C. 8×8×(5×5+10)

D. 8×8×5×(5+10)

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185. 【判断题】选择性搜索综合了蛮力搜索和分割的方法，能够大幅度降低搜索空间。

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186. 【判断题】SPP-Net根据全连接层输入的要求可以生成固定长度的图像。

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187. 【单选题】下列关于无监督式学习模型的描述不正确的是（ ）。

A. 用生成方法生成的模型是生成模型

B. 深度信念网络模型是由多个感知机堆叠而成的

C. 用判别方法生成的模型是判别模型

D. 生成对抗网络模型是由生成器和判别器组成的

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188. 【单选题】关于GAN生成过程的描述不正确的是（ ）。

A. 第一代生成器生成的图像是比较模糊的

B. 如果第二代生成器生成的图像能欺骗第一代判别器，就要升级第一代判别器

C. GAN训练的过程就是用判别器去判别生成图像，直到生成图像可以以假乱真

D. GAN生成的图像达到要求以后，任然要保留判别器

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189. 【判断题】深度信念网络是由多个玻尔兹曼机网络堆叠而成的。

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190. 【判断题】生成对抗网络通过控制输入向量，可以生成不同类别的图像。

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191. 【单选题】下列关于强化学习的叙述不正确的是（ ）。

A. 实现通用人工智能的方式之一

B. 在训练过程中不断尝试，得到各个状态环境中最好的模型

C. 强化学习的本质是得到最优模型

D. 以目标为导向

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192. 【判断题】强化学习中的反馈也叫奖励，用来衡量主体动作成功与否，失败就进行惩罚。

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193. 【多选题】下列关于策略函数的说明正确的是（ ）。

A. 对不同策略求解值函数

B. 策略函数是一个决策的过程

C. 随机策略是基于概率分布的

D. 确定性策略需要采样的数据比较多，算法效率低

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194. 【单选题】强化学习模型是（ ）部分组成。

A. 4

B. 5

C. 6

D. 7

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195. 【多选题】迁移学习面临的问题包括（ ）。

A. 如何对模型进行泛化

B. 如何选择数据

C. 如何复用模型中的参数

D. 如何选择特征

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196. 【单选题】下列关于迁移学习的描述不正确的是（ ）。

A. 基于样本的迁移学习要求两个领域的样本数据差别不大

B. 基于样本的迁移学习当源数据中的样本被错误分类的时候，应该增加这个样本的权重

C. 基于特征的迁移学习使用性广，效果好

D. 基于模型的迁移学习充分利用了模型之间的相似性

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197. 【判断题】迁移学习的目的就是希望模型或者数据可以复用。

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198. 【单选题】下列关于对偶学习的说明不正确的是（ ）。

A. 可以同时完成中英文的互译

B. 对偶学习中的两个任务可以提供对等的信息

C. 两个对偶任务可以互相充当对方的环境

D. 对偶学习可以减少数据标注的工作量

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199. 【判断题】对偶学习和协作训练都是综合了2个学习器模型的预测结果来得出最后的结论，这样可以降低错误率。

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200. 【判断题】对偶学习可以和生成式对抗网络组合应用，只要给出一张原始图像，就可以生成任意想要的图像。

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201. 【多选题】推荐系统更可以用在以下哪些场景（ ）。

A. 电商平台“猜你喜欢”

B. 个性化电影网站

C. 社交网络推荐互加好友

D. 音乐歌单“猜你喜欢”

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202. 【单选题】有关推荐算系统的应用背景说法正确的是（ ）。

A. 帮忙用户找出不需要的信息

B. 查找用户喜欢的商品

C. 一种销售的方法

D. 分析用户的兴趣预测用户的需求

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203. 【单选题】在推荐系统中，涉及到（ ）种相似度计算。

A. 2

B. 3

C. 4

D. 5

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204. 【多选题】基于知识的推荐可以分为以下哪两种类型（ ）。

A. 基于实例的推荐

B. 基于内容的推荐

C. 基于约束的推荐

D. 基于图的推荐

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205. 【单选题】有关推荐系统的组成，错误的说法是哪个（ ）。

A. 推荐系统的输入模块主要是获取反映用户偏好的数据，例如浏览、购物、评论等行为数据

B. 推荐引擎是推荐系统的核心，负责分析用户的行为数据，提取用户的画像（用户建模）

C. 推荐系统不用考虑用户对推荐结果的反馈

D. 推荐系统的输出模块是根据用户的模型，匹配用户最可能感兴趣的物品

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206. 【单选题】用蛮力搜索所有的频繁项集的最大困难在于（ ）。

A. 每条交易记录可能很长

B. 数据库可能包含很多条交易记录

C. 候选项集总数过于庞大

D. 存储器I/O读写耗时

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207. 【单选题】下面有关各类推荐算法的理解，错误的是哪个（ ）。

A. 基于知识的推荐主要看目前用户掌握知识的情况，依赖知识关系图进行推荐

B. 基于标签的推荐可以通过表征用户兴趣的标签进行推荐，标签可以由用户给定或利用算法提取

C. 基于用户行为二分图的推荐可以依据用户与物品之间的相关性计算

D. 多种推荐算法对同一用户进行推荐时，每种推荐算法的结果都是相同的

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208. 【单选题】对Apriori算法工作原理最贴切的说法是（ ）。

A. 空间剪枝

B. 启发式搜索

C. 折半查找

D. 分支定界

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209. 【判断题】基于内容的推荐会遇到用户数据稀疏问题和新用户问题。

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210. 【判断题】用户的隐式偏好可以通过分析其对物品的评论数据或者行为数据（例如对物品的在线浏览次数和时间）等方法获得。

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211. 【判断题】因为关联规则描述的是事件之间的条件概率，因此可以用于推断因果关系。

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212. 【判断题】关联规则X->Y的置信度等价于条件概率P(Y|X)的值。

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213. 【多选题】一条强关联规则必须满足（ ）。

A. 支持度高：足够频繁

B. 置信度高：足够有说服力

C. 前件后件交集为空

D. 前件和后件必须包含多个项

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214. 【单选题】以下基于人口统计学的推荐方法，错误的是哪个（ ）。

A. 人口统计学的数据包括性别、年龄、职业、居住地址和种族等

B. 人口统计的信息可以作为用户的粗略画像，推荐的准确率一般不高

C. 基于人口统计的推荐分析方法仍然会遇到“冷启动”问题

D. 基于人口统计的推荐方法主要基于群体的统计特征，因此个性化比较弱

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215. 【单选题】有关基于关联规则的推荐的说法，错误的是哪个（ ）。

A. 基于关联规则的推荐主要是基于相似客户群体的推荐

B. 关联规则的推荐算法常用的有Apriori和FP树增长等算法

C. 关联规则用于推荐实质上是一种基于用户的协同推荐

D. 关联推荐是一种基于物品之间因果关系的推荐方法

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216. 【多选题】以下有关推荐系统评估的说法，正确的是哪些（ ）。

A. 推荐算法的实时性是实时搜集和分析用户的行为，产生推荐结果

B. 推荐系统的稳健性是指其抗攻击的能力

C. 推荐系统的惊喜度和新颖性是类似的2个指标

D. 推荐系统的多样性是解决用户兴趣的非单一和隐含兴趣问题

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217. 【单选题】下列指标中不能评价用户满意度的是（ ）。

A. 用户点击率

B. 停留时间

C. 覆盖率

D. 转化率

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218. 【单选题】推荐系统可能遭受到的攻击类型不包括（ ）。

A. 随机攻击

B. 实时攻击

C. 大众化攻击

D. 探测攻击策略

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219. 【判断题】在线实验方法周期比较长，必须进行长期实验才能得到可靠的结果。

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220. 【判断题】均方误差根通过使用户真实评价值和系统推荐值的差分的平方的方法来加大对预测不准确用户和物品评分的惩罚，所以对系统的评测比平均绝对误差苛刻。。

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221. 【判断题】对推荐系统的攻击一般分为推攻击和核攻击，核攻击就是提高物品的推荐频率，是物品容易被推荐。

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222. 【多选题】信任度的度量方式主要是通过（ ）实现的。

A. 问卷调查

B. 计算用户相似度

C. 分析用户行为

D. 分析推荐物品列表的相似性

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223. 【单选题】下列关于用户调查方法的描述不正确的是（ ）。

A. 代价大，无法组织大规模测试用户

B. 只能让用户再现场测试推荐系统

C. 能够获得用户主观感受指标，出错后容易弥补

D. 通过分析用户行为和答案，了解测试系统的性能

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224. 【单选题】被推荐系统所推荐的物品将会越来越热门，这就导致了推荐系统只能推荐有限的物品，解决这个问题的主要方法是改善推荐系统的哪种性能（ ）。

A. 多样性

B. 新颖性

C. 惊喜度

D. 信任度

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225. 【单选题】有关冷启动的理解，以下说法错误的是哪个（ ）。

A. 推荐系统的冷启动包括系统冷启动、用户冷启动和物品冷启动

B. 冷启动的共性是系统缺少足够的数据为用户兴趣建模

C. 冷启动的解决方法可以通过热门排行、人口统计或者社交网络的好友关系等方法做偏好预测

D. 对于一个新用户没有办法进行推荐

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226. 【单选题】以下有关机器学习理解不正确的是 ( )。

A. 查询大量的操作数据去发现新的信息

B. 从大量的业务数据中分析有兴趣的新颖知识辅助决策的过程

C. 机器学习的结果不一定能辅助决策

D. 需要借助统计学或机器学习的一些算法

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227. 【单选题】移动运营商对客户进行细分,设计套餐和营销活动可以使用下面哪种机器学习方法( )。

A. 贝叶斯分类器

B. 关联方法

C. 聚类算法

D. 多层前馈网络

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228. 【单选题】移动运营商对客户的流失进行预测,可以使用下面哪种机器学习方法比较合适 ( )。

A. 一元线性回归分析

B. 关联方法

C. 聚类方法

D. 多层前馈网络

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229. 【多选题】对于机器学习中的原始数据,存在的问题可能有( )。

A. 错误值

B. 重复

C. 异常值

D. 不完整

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230. 【单选题】数据预处理对机器学习是很重要的,下面说法正确的是( )。

A. 数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量

B. 数据噪声对神经网络的训练没什么影响

C. 对于有问题的数据都直接删除即可

D. 预处理不需要花费大量的时间

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231. 【单选题】以下哪个步骤不是机器学习所需的预处理工作( )。

A. 数值属性的标准化

B. 变量相关性分析

C. 异常值分析

D. 与用户讨论分析需求

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232. 【单选题】下面哪个回归分析的说法是正确的( )。

A. 回归分析是分析一个变量与其他一个(或几个)变量之间的线性关系的统计方法

B. 回归分析不需要样本训练

C. 不可以预测非数据型属性的类别

D. 非线性回归方程一般要转化为线性回归方程才比较容易求解其中的参数

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233. 【单选题】分析营销投入与销售收入的关系可以使用下面哪种数据挖掘方法( )。

A. 关联分析

B. 回归分析

C. 聚类方法

D. 推荐算法

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234. 【单选题】对于非线性回归问题,以下说法错误的是哪个( )。

A. 可以分别求单个自变量与因变量的回归方程,然后简单求这些方程的加权和

B. 非线性回归方程的系数需要把其转化为线性回归方程才方便求解

C. 非线性回归模型的检验也可以使用R2

D. Logistic回归是一种典型的广义线性回归模型

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235. 【单选题】有关回归模型的系数,以下说法错误的是哪个( )。

A. 一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得

B. 多元回归模型的系数可以使用梯度下降法求得

C. 一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小

D. 回归分析的目的是计算回归方程的系数,使得样本的输入和输出变量之间的关系能够合理拟合

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