( 一、考虑表中二元分类问题的训练样本集 1.整个训练样本集关于类属性的熵是多少 2.关于这些训练集中a1,a2的信息增益是多少 3.对于连续属性a3,计算所有可能的划分的信息增益。 4.根据信息增益，a1,a2,a3哪个是最佳划分 5.~
数据挖掘复习提纲 分值分布 一、选择题（单选10道20分多选5道20分） 二、填空题（10道20分） 三、名词解释（5道20分） 四、解答题（4道20分） 五、应用题（Apriori算法20分） 1．什么是数据挖掘？ 1答：简单地说，数据挖
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步
必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-w
数据挖掘考试复习资料 一、名词解释 1、数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合， 用来支持管理决策。 2、聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被 称为聚类 3、数据挖掘：从大量的数据中挖掘那
汕头大学2019数据挖掘期末复习资料（浩军老师班） 考试范围：数据预处理、数据关联分析、分类与预测、SVM、K-MEANS、聚类 考试题型：简答题，复习请以实验相关内容为主 数据挖掘课程的主要内容： 1.数据挖掘概述 2.数据预处理 3.数
一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对
实用标准 数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据
数据仓库与数据挖掘复习提 纲 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 数据库应用技术（数据仓库与数据挖掘复习提纲） 说明： 考试形式：闭卷 考试题型：填空、选择、判断、名词解释、简答
第一章绪论1. 数据挖掘要解决的问题：面对高维，复杂，异构的海量数据，如何集中获取有用的信息和知识。2. 数据挖掘定义：•技术层面上：数据挖掘就是从大量数据提取有用信息的过程；•商业层面上：数据挖掘就是对大量业务数据进行抽取，转换和分析以及
第一章 1.数据挖掘的定义？ 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？ 关系数据库 数据仓库 事务
第一章绪论1.数据挖掘要解决的问题：面对高维，复杂，异构的海量数据，如何集中获取有用的信息和知识。2.数据挖掘定义：·技术层面上：数据挖掘就是从大量数据提取有用信息的过程；·商业层面上：数据挖掘就是对大量业务数据进行抽取，转换和分析以及建模
数据挖掘复习题单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A)(a
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类
一、考虑表中二元分类问题的训练样本集1.整个训练样本集关于类属性的熵是多少？2.关于这些训练集中a1,a2的信息增益是多少？3.对于连续属性a3,计算所有可能的划分的信息增益。4.根据信息增益，a1,a2,a3哪个是最佳划分?5.根据分类错
数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（C ）A．数据、模型、技术B．算法、技术、领域知识C．数据、建模能力、算法与技术D．建模能力、算法与技术、领域知识2.关于基本数据的元数据是指: ( D )A.
数据挖掘考试复习资料一、名词解释1、数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合，用来支持管理决策。2、聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类3、数据挖掘：从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣
华南理工大学《数据挖掘》复习资料【英文缩写】BI(商务智能): Business IntelligenceOLAP(联机分析处理): Online Analytical ProcessingOLTP(联机事务处理): Online Tran
1.熟悉数据挖掘的流程：提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布2.数据库系统与数据仓库系统的区别：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体
华南理工大学《数据挖掘》复习资料【英文缩写】BI(商务智能): Business IntelligenceOLAP(联机分析处理): Online Analytical ProcessingOLTP(联机事务处理): Online Tran
