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第八单元 复杂数据的挖掘下列属于异质网络的是（ ）A.合著者网络B.朋友网络C.在线医疗网络D.网页网络机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆，所记录的数据属于（ ）A.时空数据B.Web数据C.空间数据D.物联网系统数据典型的文本挖掘任务包括（ ）A.文本分类B.文本聚类C.以上都是D.观点分析（ ）是指大量流入系统、动态变化的、可能无限的，并且包含多维特征的数据。A.流数据B.符号数据C.序列数据D.文本数据

第七单元 聚类分析通过代码”from sklearn.cluster import KMeans”引入Kmenas模块，生成模型对象“kmeans = KMeans(n_clusters=2)”后，对于数据X训练时要调用的方法是（）。A.kmeans.fit()B.kmaens.fit()C.kmaens.train()D.kmeans.train()通过代码”from sklearn.cluster import KMeans”引入Kmenas模块后，生成模型对象“kmeans = K

第六单元 数值预测通过代码”from sklearn import linear_model”引入线性模型模块，并通过代码“reg = linear_model.LinearRegression()”构造回归器对象，在训练后做预测时要调用的方法是（ ）。A.reg.outlook()B.reg.predict()C.reg.forecast()D.reg.guess()利用“linear_model.LinearRegression()”训练模型时调用.fit()方法需要传递的第一个参数

第五单元 分类通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块，并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分类器对象后，训练时要调用的方法是（ ）。A.clf.fit()B.clf.predict()C.clf.train()D.clf.learn()通过代码“from sklearn import tree”引入决策树模块，并通过代码“clf = tree.DecisionTreeClassifier()”构造分

第四单元 关联规则挖掘Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第一个返回值是（）。A.关联规则B.频繁项集C.最小置信度D.最小支持度Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第二个返回值是（）。A.关联规则B.最小支持度C.频繁项集D.最小置信度如下表所示，X={butter,cheese}，则支持度support(X)=（）。交易号（TID）商品（Items）

加粗为答案第三单元测验运行以下代码from sklearn.datasets import load_irisiris_data = load_iris()iris_data.data.shape输出结果为(150, 4)。则表示iris数据集包括样本个数为（ ）。A.154B.600C.4D.150在Numpy包中，计算标准差的函数为（ ）。A.numpy.mean()B.numpy.var()C.numpy.median()D.numpy.std()给定df

加粗为答案第二单元测验下列对学生相关属性描述中，不是标称属性的是（ ）。A.学号B.婚姻状况C.身高D.头发颜色下列哪些选项能表示序数属性的数据集中趋势度量（ ）。A.四分位数B.众数C.均值D.标准差（ ）可以观察从一个分布到另一分布是否有漂移。A.盒图B.分位数-分位数图C.散点图D.直方图度量作为一种测度，满足以下哪些条件：A.以上均是B.同一性C.三角不等式D.对称性Python科学计算的基本包是（ ）。A.PandasB.N

加粗为答案第一单元测验数据挖掘又称从数据中发现知识，后者英文简称为（C ）。A.KPDB.KPPC.KDD Knowledge discovery from databaseD.KDP数据挖掘又称从数据中发现知识，前者英文简称为（ ）。A.DDB.KPPC.DM Data MiningD.KDD结构化的数据是指一些数据通过统一的（ ）的形式存储的，这类数据我们称为结构化的数据。A.文档B.二维表格C.图像D.声音数值预测用于连续变量的取值，常用的预测方法