数据挖掘考题汇总

填空题

1. 数据挖掘是从大量数据中提取出_和_的过程。
   答案：有用的信息，知识的模式
2. 数据预处理的三个主要阶段是_、_和_。
   答案：数据清理、数据集成、数据转换
3. 在分类任务中，常用的精度指标是_，召回率指标是_。
   答案：准确率、查全率
4. 聚类分析中常用的距离度量方式有_、_等。
   答案：欧氏距离、余弦相似度
5. 支持向量机是一种基于_的分类算法，其基本思想是找到一个超平面来分割数据。
   答案：统计学习理论
   计算题
6. 假设有一个二分类问题，正例样本有80个，负例样本有20个，使用朴素贝叶斯分类器进行分类。请计算朴素贝叶斯分类器的先验概率和条件概率。
   答案：先验概率：正例概率 = 80 / (80 + 20) = 0.8, 负例概率 = 20 / (80 + 20) = 0.2
   条件概率：根据数据计算每个特征在正例和负例下的条件概率。
7. 假设有一个数据集包含10个特征，使用决策树进行分类。请计算每个特征的信息增益或信息增益率，并选择最佳划分特征。
   答案：根据数据集计算每个特征的信息增益或信息增益率，选择信息增益最大的特征作为最佳划分特征。
8. 对于一个回归问题，使用线性回归模型进行预测。给定一个训练数据集，X为自变量，Y为因变量。请计算回归模型的斜率和截距。
   答案：根据最小二乘法原理，通过训练数据集计算回归模型的斜率和截距。