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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: 无

问题 1: 1. 为什么要对生活中数据进行数据挖掘？

选项:

A. data rich information poor

B. data too big

C. technology needs

D. I dont know!

答案: data rich information poor

问题 2: 2. 数据挖掘和机器学习的数据对象有哪些？

选项:

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

问题 3: 3. 下列哪些是数据挖掘与机器学习发现的知识？

选项:

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

问题 4: 4. 机器学习三要素

选项:

A. 模型

B. 策略

C. 算法

D. 数据

答案: 模型

问题 5: 1. 在本课程中，我们把机器学习分成了哪几类？

选项:

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

问题 6: 2. 以下哪些算法是无监督学习算法?

选项:

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

问题 7: 3. 以下哪些算法是监督学习算法?

选项:

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

答案: 请关注公众号【大象答案】查看答案

问题 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？

选项:

A. 半监督学习

B. 强化学习

C. 无监督学习

D. 监督学习

答案: 请关注公众号【大象答案】查看答案

问题 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

选项:

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

答案: 请关注公众号【大象答案】查看答案

问题 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。

选项:

答案: 请关注公众号【大象答案】查看答案