
嗨嘍,各位同學又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試Level Ⅲ的模擬試題時間了,今天給大家?guī)淼氖悄M試題(一)中的36-40題。(單選題)
不過,在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中36-40題的答案,大家一起來看!
36、A
37、A
38、D
39、C
40、A
41.現(xiàn)實中往往很多數(shù)據(jù)是線性不可分的,因此我們需要引入核函數(shù)把數(shù)據(jù)映射到高緯度而達到線性可分。KPCA成為核主成分分析,核主成分分析解決了PCA存在的什么問題?
C.核主成分分析更加復雜因此效果更好
D.核主成分分析中的特征值計算更加快速
42.使用帶L1懲罰項的邏輯回歸模型進行特征選擇,以下選擇中錯誤的是:
B.L1懲罰項降維的原理在于保留多個對目標值具有同等相關性的特征中的一個
C.相比較樹模型,L1懲罰項的邏輯回歸選擇出的特征不具有線性相關性
D.是嵌入法中的一種
43.以下關于遞歸特征消除法(RFE)的描述中錯誤的是?
A.遞歸消除特征法使用一個基模型來進行多輪訓練,每輪訓練后,消除若干權值系數(shù)的特征,再基于新的特征集進行下一輪訓練。
B.RFE的穩(wěn)定性很大程度上取決于迭代時底層用的哪種模型
C.遞歸特征消除法就是對所有特征進行遍歷刪除不符合條件的,保留符合條件的
D.如果在迭代時使用未正則化的LR模型,那么遞歸特征消除法也是不穩(wěn)定的
44.卡方檢驗是檢驗定性自變量對定性因變量的相關性,卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度,以下關于卡方檢驗的描述中錯誤的是
A.實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小
B.卡方值越大,說明實際觀測值和理論推斷之偏差程度越大
C.卡方檢驗是一種假設檢驗
D.卡方檢驗主要針對連續(xù)變量
45.逆向文本頻率(inversedocument frequency,IDF)是一個詞語普遍重要性的度量。在關鍵詞的擷取中為什么要引入逆向文本頻率IDF呢?
A.在越多的文章中出現(xiàn)過,說明重要性越高,則進行加權
B.在越多的文章中出現(xiàn)過的次數(shù)越多,說明對我們的分析和統(tǒng)計沒什么幫助,利用該數(shù)值進行降權
C.一個詞在一篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)越多,說明越重要,利用該指數(shù)進行加權
D.一個詞如果是常用詞,則統(tǒng)計時說明很重要,進行加權
認真答題哦,我們將在下一期公布正確答案,敬請期待。
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
Level Ⅰ:隨報隨考。
Level Ⅱ:隨報隨考。
Level Ⅲ:一年四屆(3、6、9、12月的最后一個周六),每屆考前一個月截止該屆報名。
Level Ⅰ+Ⅱ:中國內(nèi)地30+省市,70+城市,250+考場??忌蛇x擇就近考場預約考試。
Level Ⅲ:中國內(nèi)地30所城市,北京/上海/天津/重慶/成都/深圳/廣州/濟南/南京/杭州/蘇州/福州/太原/武漢/長沙/西安/貴陽/鄭州/南寧/昆明/烏魯木齊/沈陽/哈爾濱/合肥/石家莊/呼和浩特/南昌/長春/大連/蘭州。
點擊CDA題庫鏈接,獲取免費版CDA題庫入口,??荚図樌?,快速拿證!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10