问答题为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？

题目

问答题

为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？

如果没有搜索结果或未解决您的问题，请直接联系老师获取答案。

相似问题和答案

第1题：

数据挖掘是数据库知识发现过程的一个步骤，常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和 ______。

正确答案：聚类分析
聚类分析解析：数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在内的信息的一种新技术，目的是寻找数据间潜在的关联，为预测趋势和决策行为提供有用的信息。常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和聚类分析。

第2题：

在关于数据挖掘的描述，正确的是______。

A．数据挖掘可以支持人们进行决策

B．数据挖掘可以对任何数据进行

C．数据挖掘与机器学习是同一的

D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

A．

B．

C．

D．

正确答案：A
解析：数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的信息(或知识，或模型，或规则)的过程。其挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，因此选项A是本试题的正确答案。
数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故选项B的说法是不正确的。
机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器己有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故选项C的说法是不正确的。
要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故选项D的说法是不正确的。

第3题：

根据是否需要标注数据,机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于()

A、定量评价机器学习性能

B、估算模型

C、验证模型

D、定性评价机器学习性能

答案：B

第4题：

传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类,标签为连续的类型,称为什么？（)

A、给定标签
B、离散
C、分类
D、回归

第5题：

在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。

A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器

B.根据样本数据，进行回归分析

C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组

D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法

参考答案：C

第6题：

在关于数据挖掘的描述中，正确的是(71)。

A．数据挖掘可以支持人们进行决策

B．数据挖掘可以对任何数据进行

C．数据挖掘与机器学习是同一的

D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

正确答案：A
解析：请参考试题27-28的分析。

第7题：

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

正确答案：A
解析：B项是根据挖掘方法对数据挖掘进行的分类。

第8题：

机器学习的一个最新研究领域是( )。

A、数据挖掘

B、神经网络

C、类比学习

D、自学习

正确答案：A

第9题：

数据挖掘中分类的典型应用不包括（）。（请作答此空）可以用于数据挖掘的分类任务。

A.EM
B.Apriori
C.K-means
D.SVM

答案：D

解析：

分类（classification）：有指导的类别划分，在若干先验标准的指导下进行，效果好坏取决于标准选取的好坏。它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务，目前在商业上应用最多。识别社交网络中的社团结构，即连接稠密的子网络一般采用社区分析算法CNM。

第10题：

基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）

A、机器学习系统节省人力，更自动化
B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断
C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法
D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度

正确答案:A,C,D

为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？

题目

相似问题和答案

更多相关问题

相关内容