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关于数据挖掘的两道题,希望能详细解释,可以让一个新手听懂,答案并不...

1、我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。也就是说B的置信度为2/3≈67%。我们再找B到C。存在B的集合有1，2，4，5四个。

2、数据挖掘是从大量的、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。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

3、【进阶入行篇の一】《利用Python进行数据分析》这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例，用Python3个库numpy（数组）、pandas（数据分析）、matplotlib（绘图）应对一般的数据分析完全够用。

4、情上讲我们同所有善良的人一样也是希望人性是善的。但是历史、现实和理性都告诉我们， 人性是恶的！这是一个事实，我们只有正视这个事实，才有可能扬善避恶。（时间到）。

5、要熟练使用 Excel Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。

6、我是小学四年级学生，我有一个问题很让我烦恼，故事还得从我二年级说起。那时在上课我坐在第三组第四桌，我的同桌是个女生，过了一会老师出去了，我就问同桌一个问题，你喜欢谁？她果... 我是小学四年级学生，我有一个问题很让我烦恼，故事还得从我二年级说起。

数据挖掘第三版第九章课后习题答案

1、简述决策树分类的主要步骤决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。

2、区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。

3、再一次，这是一个简单的数据库查询。（e）预测结果掷双骰子（公平）。不。因为模具是公平的，这是一个概率计算。如果死是不公平的，我们需要估计的概率每个结果的数据，那么这是更像的问题认为数据挖掘。然而，在这种特定的情况下，解决方案这个问题是由数学家很长时间前，因此，我们不会认为它是数据挖掘。

帮我想几个关于数据挖掘的答疑问题及答案啊!!!跪求!!!

1、答案：不一定，1） 可能是既定事实，比如奶粉和奶瓶，这个是大家工人的事实，不需要用关联规则来解释。

2、我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。也就是说B的置信度为2/3≈67%。我们再找B到C。存在B的集合有1，2，4，5四个。那么在这里面存在C的有几个？2，4，5三个，所以B到C的置信度就是3/4=75 其他的也是这么计算。具体的答案我就不算了，你自己再看看。

3、可能会问数据来源，数据的真实性，数据量，还有挖掘算法之类的。

4、【答案】：A、B 数据挖掘以解决实际问题为出发点，核心任务是探索数据关系和特征。选项A、B错误。

5、猜测问题 此处说的猜测问题指的是狭义的猜测，并不包含前面阐述的分类问题，因为分类问题也归于猜测。一般来说咱们谈猜测问题首要指猜测变量的取值为连续数值型的状况。

6、P（ci/，…，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱，Bayes法要求表达文本的主题词相互独立，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别。

2019年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘(含答案)

1、区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。

2、年度人工智能与健康考试答案单选题1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。

3、分）A.被第三方偷窥或篡改B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用我的答案：A×答错（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。

4、决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。关于数据挖掘技术有哪几种，青藤小编就和您分享到这里了。

5、专业技术资格任职年限 根据省职改办规定，专业技术资格任职年限必须以周年满计算。即：任职时间计算到当年12月31日，任职年限应扣除脱产参加学历教育的时间。

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

1、区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。

2、这是一个的例子数据挖掘领域称为预测模型。我们可以使用回归建模，尽管在许多领域的研究者开发了各种各样的技术来预测时间吗系列。（g）监测病人的心率异常。是的。我们可以建立一个模型，心脏的正常行为率和不同寻常的心行为发生时发出警报。这将涉及到数据挖掘的区域称为异常检测。

3、本书主要内容包括：考试大纲及要求、计算机基础知识、数据结构与算法、操作系统、数据库技术基础、关系数据库系统、结构化查询语言SQL、关系数据库的规范化与设计、数 据库管理系统实例、事务管理与数据库安全性、数据库应用开发工具、数据库技术的发展、考试笔试及上机考试指导、模拟试题等。

4、数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。

5、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。

6、本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。