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「データサイエンス入門」秋の終わり19
1.商品の出力（X、個）と単価（Y、元/個）の間の回帰式は^ Y = 100-1.2X、つまり（）です。
ユニットコストは、出力の増加ごとに100元増加します|ユニットコストは、出力の増加ごとに1.2元減少します
2.変数間の関係は、一般に決定論的な関係と（）に分けることができます。
非決定的関係|線形関係|関数関係|相関関係
3.異なるマッピング関係に従って、線形回帰と（）に分けることができます。
対数回帰|非線形回帰|ロジスティック回帰|重回帰
4. K平均クラスタリングに適用できるデータ型は（）です。
数値データ|文字データ|音声データ|すべてのデータ
5.クラスタリングは一種の（）です。
教師あり学習|教師なし学習|強化学習|半教師あり学習
6.単変量線形回帰モデルでは、残差項は（）分布に従います。
ポアソン|ノーマル|線形|非線形
7.最小二乗法を使用して多重線形回帰のパラメーターを推定する場合、目標は（）です。
分散の最小化＃標準偏差の最小化|残差二乗和の最小化|情報エントロピーの最大化
8.たとえば、給与収入属性値を、データ
変換の（）単純関数変換に属する[-1,1]または[0,1]にマッピングします|正規化|属性の構築|連続属性の分散
9.データベースに関連付けられた2つのテーブルには両方ともユーザーの個人情報が格納されますが、ユーザーの個人情報が変更されると、1つのテーブルのデータのみが更新されます。このとき、（）に属する2つのテーブルのデータに矛盾があります
外れ値|欠損値|矛盾する値|重複する値
10.単層パーセプトロンは、（）層のニューロンで構成されています。
1つ| 2つ| 3つ| 4つ
11. BFRクラスタリングは、（）ユークリッド空間でデータをクラスター化するために使用されます
高次元|中次元|低次元|中高次元
12.クラスタリングの最も単純で最も基本的な方法は（）です。
パーティションクラスタリング|階層クラスタリング|密度クラスタリング|距離クラスタリング
13.ゼロ以外の値でのみ重要なバイナリ属性は（）と呼ばれ、買い物かごデータはこの属性に属します。
カウント属性|離散属性|非対称バイナリ属性＃対称属性
14.単層パーセプトロンには、（）層の機能ニューロンがあります。
1つ| 2つ| 3つ| 4つ
15.新たな指標・線路損失率を構築することで、線路損失率の正常範囲を超えた場合、データ変換（）
単純関数変換|正規化|属性に属する、この回線の利用者が盗電や漏電などの異常動作をしていると判断できる構築|連続属性の離散化
16.回帰分析では、独立変数は（）であり、従属変数は（）です。
離散変数、離散変数|連続変数、離散変数|離散変数、連続変数|連続変数、連続変数
17.信頼度（confidence）は、金利指標を測定するための指標です（）。
シンプルさ|決定論|実用性|新規性
18.データ品質検査の主なタスクは、元のデータに「ダーティデータ」があるかどうかを確認することです。つまり、ダーティデータには、次の（）
通常の値|外れ値|矛盾する値|重複する値は含まれません
19.偏差と少なくとも（）Sタイプの隠れ層と1つの（）出力層を持つネットワークは、任意の有理数に近似できます。
1、線形| 2、線形| 1、非線形| 2、非線形
20.データ変換ではない（）
単純な関数変換|正規化|属性のマージ|連続的な属性の離散化
21. Aprioriアルゴリズムの計算の複雑さは（）の影響を受けます。
サポートしきい値|アイテム数|トランザクション数|トランザクションの平均幅
22.階層的クラスタリングの方法は（）
集約法|分離法|結合法|比較法
23.多層パーセプトロンの学習プロセスには（）が含まれます。
信号の順方向伝搬|信号の逆方向伝搬|エラーの順方向伝搬|エラーの逆方向伝搬
24. K-meansクラスタリングでK値を選択する方法は（）です。
密度分類|肘法|大腿法|ランダム選択
25.次の例は（）のカテゴリに属し
、画像に顔があるかどうかを検出します|ローンリスクのサイズに応じて顧客を分類します|手書きの数字を認識します|ショッピングモールのトラフィックを推定します
26.相関ルールの評価指標には、主に（）が含まれます。
サポート|信頼性|精度|エラー率
27. k最近傍法の基本要素には、（）があります。
距離測定| k値の選択|サンプルサイズ|分類決定規則
28.ノードを分割する必要がない状況（）
現在のノードに含まれているサンプルはすべて同じカテゴリに属している|現在の属性セットが空である、またはすべてのサンプルがすべての属性で同じ値を持っている|現在のノードに含まれているサンプルセットが空である|基本的に正しく分類できないサブセットがあります
29.システムログ収集の基本的な特性は、（）
高可用性|高信頼性|スケーラビリティ|高効率です。
30.次のオプションはBFRのオブジェクトです（）
破棄されたセット|一時セット|圧縮セット|保持セット
31.多層パーセプトロンの場合、（）層には活性化機能を持つ機能ニューロンがあります。
入力レイヤー|非表示レイヤー|出力レイヤー
32.単項回帰パラメーター推定のパラメーター解法は（）です。
最尤法|距離推定法|最小二乗法|ユークリッド距離法
33.データサイエンスの特性とは何ですか（）
有効性|可用性|予想外|理解可能
34.クラスタリングの主な方法は（）です。
パーティションクラスタリング|階層クラスタリング|密度クラスタリング|距離クラスタリング
35.関連性の分類は、関連する方向に従って（）に分類できます。
正の相関|負の相関|左の相関|右の相関
36.クロス集計は、変数間の相互作用を発見するのに役立ちます。
正しい|間違っている
37.標準のBPアルゴリズムは、すべてのデータセットを読み取った後にパラメーターを均一に更新するアルゴリズムです。
正しい|間違っている
38.相関ルールは、通信、金融、輸送、ヘルスケア、およびWebユーザーの行動分析の分野で広く使用できます。
正しい|間違っている
39.特性が離散的である場合、情報ゲインを評価統計として使用できます。
正しい|間違っている
40.データセットが与えられた場合、データセットの正と負のインスタンスポイントの一部を超平面の両側に正しく分割できる超平面Sがある場合、そのデータセットは線形的に分離可能なデータセットと呼ばれます。
正しい|間違っている
41.特定の評価基準を満たさない相関ルールは退屈です。
正しい|間違っている
42. 2つのオブジェクトが類似しているほど、それらの非類似度は高くなります。
正しい|間違っている
43.決定木は、特定の特徴条件下でのクラスの条件付き確率分布を表すこともできます。この確率分布は、特徴空間のパーティションで定義されます。特徴空間は、互いに素なユニットまたは領域に分割され、各ユニットが定義されます。クラスの確率分布は、条件付き確率分布を構成する
間違った|のを
44.機能の情報ゲインが大きいほど、重要性は低くなります。
正しい|間違っている
45.情報エントロピー、サンプルバインドの純度下げる
には|間違いました
46.候補セットの少なくとも1つのサブセットが頻度が低い場合、サポートの反単調属性に基づいて、そのような候補セットは明らかに頻度が低い。
正しい|間違っている
47. EDAは、データセットとデータセットの基本構造に対するアナリストの洞察を最大化し、データセットに含まれるあらゆる種類の情報をアナリストに提供できます。
正しい|間違っている
48.次元が増加するにつれて、特徴空間の体積が急速に増加し、利用可能なデータが密になります。
正しい|間違っている
49.複数の線形回帰モデルでは、標準化された部分回帰係数には単位がありません。
正しい|間違っている
50.意思決定ツリー分類するとき、外出先の種類に割り当てられ、大きな力のインスタンスノードの条件付き確率
で|間違いました
51.各クラスの事前確率は、そのクラスに属するトレーニングレコードの割合によって推定できます。
正しい|間違っている
52. K-Meansアルゴリズムは密度クラスタリングです。
正しい|間違っている
53.列挙によって相関ルールを生成できます。
正しい|間違っている
54.データの取得は、データ分析の素材と基礎を提供します。ここでのデータには、直接取得したデータのみが含まれます。
正しい|間違っている
55.ビールとおむつの話は、クラスター分析の典型的な例です。
正しい|間違っている
56.ディシジョンツリーの基本的な構成は、ノードと有向エッジで構成されます。2種類のノードとは何ですか？それらの意味は何ですか？そして、決定木の基本的な考え方は？
57.単層および多層パーセプトロンはどのような問題を解決しますか？
58.ニューラルネットワークとは ニューラルネットワークの最も基本的なコンポーネントは何ですか？
