
嗨嘍,各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試Level Ⅲ的模擬試題時(shí)間了,今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題(一)中的56-60題。(單選題)
不過(guò),在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中51-55題的答案,大家一起來(lái)看!
51、D
52、C
53、A
54、B
55、B
56、在KNN算法上進(jìn)行預(yù)測(cè)概率的推估時(shí),會(huì)采用哪一種方法,以保證每一類的預(yù)測(cè)概率不為0
A、數(shù)據(jù)正規(guī)化
B、拉普拉斯修正法
C、數(shù)據(jù)一般化
D、以上皆非
57、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法是在評(píng)估模型性能之前對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏的問(wèn)題,而在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中(缺失值、異常值),以下哪個(gè)做法是正確的?
A、運(yùn)用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中變量的統(tǒng)計(jì)量對(duì)訓(xùn)練集中的變量進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
B、運(yùn)用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中變量的統(tǒng)計(jì)量對(duì)驗(yàn)證集中的變量進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
C、運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中變量的統(tǒng)計(jì)量對(duì)驗(yàn)證集中的變量進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
D、以上均不對(duì)
58、知識(shí)發(fā)掘處理(Knowledge Discovery Process)的執(zhí)行順序,下列何者是正確的(A:數(shù)據(jù)清洗;B:數(shù)據(jù)選擇;C:數(shù)據(jù)編碼;D:數(shù)據(jù)擴(kuò)充;E:數(shù)據(jù)挖掘;F:結(jié)果呈現(xiàn))?
A、D→C→A→B→E→F
B、A→B→C→D→E→F
C、D→A→C→B→E→F
D、B→A→D→C→E→F
59、數(shù)據(jù)挖掘起始于20世紀(jì)下半葉,是在當(dāng)時(shí)多個(gè)學(xué)科發(fā)展的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程,下列何者是正確的(A:數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì);B:數(shù)據(jù)挖掘;C:數(shù)據(jù)查詢;D:數(shù)據(jù)搜集)?
A、D→C→A→B
B、A→B→C→D
C、D→A→C→B
D、C→D→A→B
60、數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、高性能計(jì)算、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索和空間數(shù)據(jù)分析等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘下列說(shuō)法不正確的是()
A、數(shù)據(jù)挖掘能夠從海量信息中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息,并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有組織的知識(shí)
B、數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)有用信息的過(guò)程
C、數(shù)據(jù)挖掘需要數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)提供有效的儲(chǔ)存
D、數(shù)據(jù)挖掘并不需要并行、分布式計(jì)算。
認(rèn)真答題哦,我們將在下一期公布正確答案,敬請(qǐng)期待。
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