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本课程起止时间为:2021-04-06到2021-06-30
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第1周 绪论 第一周测验

1、 问题:下列场景适用于回归分析的是
选项:
A:水果分拣
B:天气预报
C:人脸识别
D:信息浓缩
答案: 【天气预报

2、 问题:下列属于多元统计方法的为
选项:
A:决策树
B:神经网络
C:主元分析
D:回归分析
答案: 【主元分析;
回归分析

3、 问题:多元统计分析的图表示法有
选项:
A:轮廓图
B:雷达图
C:调和曲线图
D:散布图矩阵
答案: 【轮廓图;
雷达图;
调和曲线图;
散布图矩阵

4、 问题:聚类分析也可以称为判别分析。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【错误

5、 问题:多元统计分析不仅变量的波动,还要研究变量间的耦合性。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

6、 问题:完整的数据分析过程,包括数据采集、数据清洗和数据分析。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

第2周 数据预处理及特征提取 第二周测验

1、 问题:下列哪种方法不是数据填补的手段
选项:
A:替换填充法
B:回归填充法
C:均值标准化
D:插值填充法
答案: 【均值标准化

2、 问题:一般常见的缺失值处理的方法有
选项:
A:替换填充法
B:最近邻插补填充法
C:回归填充法
D:插值填充
答案: 【替换填充法;
最近邻插补填充法;
回归填充法;
插值填充

3、 问题:一般常见的数据归一化的方法有
选项:
A:替换填充法
B:最小最大规范化
C:零均值规范化
D:回归填充法
答案: 【最小最大规范化;
零均值规范化

4、 问题:少量的异常值完全不会影响数据分析。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【错误

5、 问题:一般初步收集到的数据可能是带有异常值的。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

6、 问题:主成分分析可以降低数据维度。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

第3周 判别分析 第三周测验

1、 问题:SVM的中文全称叫什么?
选项:
A:最大向量分类器
B:最小向量分类器
C:支持向量机
D:支持向量回归机
答案: 【支持向量机

2、 问题:SVM算法的最小时间复杂度是O(n²),基于此,以下哪种规格的数据集并不适该算法?
选项:
A:不受数据集的大小影响
B:中等数据集
C:小数据集
D:大数据集
答案: 【大数据集

3、 问题:费舍尔判别分析通过不同类别数据投影后中心点间的距离来衡量类间分离程度。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

4、 问题:拉格朗日乘子法可用于线性可分SVM的模型求解。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

5、 问题:曼哈顿距离是各变量之差的( )之和。
答案: 【绝对值

第4周 回归分析 第四周测验

1、 问题:最小二乘方法的拟合程度衡量指标是
选项:
A:拟合残差
B:残差平方和
C:残差和
D:均值差
答案: 【残差平方和

2、 问题:最典型的两种拟合不佳的情况是
选项:
A:欠拟合
B:过拟合
C:强拟合
D:弱拟合
答案: 【欠拟合;
过拟合

3、 问题:岭回归适用于样本很少,但变量很多的回归问题。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

4、 问题:维数灾难是指当变量指标、特征逐步增加时导致计算量、计算难度成指数爆炸性增长,而模型准确性却在降低的情况。
选项:
A:正确
B:错误
答案: 【正确

5、 问题:主元回归分析是基于( )算法的结果进行后续回归建模分析。
答案: 【主成分分析

第5周 聚类分析 第五周测验

1、 问题:闵可夫斯基距离是一组距离的定义,下列距离中属于闵可夫斯基距离的有
选项:
A:欧式距离

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