第一单元 机器学习概论

分类分析

1、单选题:
‏建立一个模型,根据已知的多个变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?‏‏‏
选项:
A: 分类规则
B: 回归分析
C: 聚类 
D: 信息检索
答案: 【 回归分析

分类预测

1、多选题:
​机器学习的预测建模任务主要包括哪几大类问题? ‏​‏
选项:
A: 关联分析
B: 回归 
C: 模式发现
D: 分类
答案: 【 关联分析;
回归 ;
分类

数据分析人员的认识

1、单选题:
‏有关数据分析人员下面说法错误的是?‍‏‍‏‍
选项:
A: 需要了解一定的相关业务知识
B: 需要熟悉机器学习的流程、方法和工具
C: 需要一定的数据分析实际项目训练
D: 只要进行相关的培训就能胜任实际机器学习工作
答案: 【 只要进行相关的培训就能胜任实际机器学习工作

数据分析师的要求

1、多选题:
‍机器学习工程师需要掌握下面哪些知识和技能?‎‍‎
选项:
A: 了解机器学习每个阶段需要完成的工作
B: 对数据常见的质量问题进行预处理
C: 必须是精通业务的专家
D: 熟悉常用的机器学习算法
答案: 【 了解机器学习每个阶段需要完成的工作;
对数据常见的质量问题进行预处理;
熟悉常用的机器学习算法

数据质量

1、单选题:
‌有关数据质量不正确的说法是?‏‌‏‌‏
选项:
A: 错误的数据将可能产生有害于决策的结果
B: 因为数据量很大,所以数据质量差一些也对机器学习没多大影响
C: 数据预处理的重要目的是提高机器学习结果的质量
D: 从业务系统提取的脏数据需要预处理才能进行建模工作
答案: 【 因为数据量很大,所以数据质量差一些也对机器学习没多大影响

数据质量问题

1、多选题:
​对于机器学习中的原始数据,存在的问题可能有 ?​​​​​
选项:
A: 错误值
B: 重复 
C: 异常值
D: 不完整 
答案: 【 错误值;
重复 ;
异常值 ;
不完整 

数据问题的理解

1、单选题:
‌有关数据质量正确的说法是?‎‌‎‌‎
选项:
A: 错误的数据也可能产生有用的结果
B: 数据预处理的重要目的之一是提高机器学习结果的质量
C: 因为分析的数据量很大,有些噪声即使不去除也对机器学习没多大影响
D: 数据质量不需要对业务理解
答案: 【 数据预处理的重要目的之一是提高机器学习结果的质量

数据预处理

1、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?‌‎‌‎‌
选项:
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
答案: 【 数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量

机器学习分析师的能力要求

1、多选题:
‌一个机器学习工程师需要掌握下面哪些知识和技能?‏‌‏
选项:
A: 需要有一定的编程能力并熟悉某种机器学习的工具
B: 熟悉常用的机器学习算法
C: 了解数据常见的数据质量问题
D: 需要了解一定的业务知识
答案: 【 需要有一定的编程能力并熟悉某种机器学习的工具;
熟悉常用的机器学习算法;
了解数据常见的数据质量问题;
需要了解一定的业务知识

机器学习工程师的要求

1、单选题:
‎有关机器学习工程师下面说法正确的是?‎‎‎‎‎
选项:
A: 不需要了解一定的相关业务知识
B: 不需要熟悉数据的提取和预处理
C: 需要一定的数据分析实际项目训练
D: 培训后就能胜任实际数据分析
答案: 【 需要一定的数据分析实际项目训练

机器学习的多学科性

1、多选题:
‎以下哪些学科和机器学习有密切联系?‍‎ ‍
选项:
A:  人机交互技术
B:  可视化技术
C:  高等数学
D:  统计理论
答案: 【  可视化技术;
 高等数学;
 统计理论

2、多选题:
‌下列哪些分析不需要机器学习?‌‌‌‌ ‌
选项:
A:  SQL查询
B:  预测移动运营商用户未来使用

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