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- 1.你认为总需求和总供给的动态模型与卢卡斯模型的核心差异是什么？说明哪一种模型更为合理以及你认为为什么合理。
- 2.数据挖掘算法的组件包括：（ ）选项： A:模型或模型结构 B:评分函数 C:优化和搜索⽅法 D:数据管理策略
- 3.数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。 选项： 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
- 4.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)。 选项： 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
- 5.数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为 ________ 。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
- 6.数据挖掘的过程包括数据清理、数据探索、模型建立和模型评估等步骤。 选项： A:正确 B:错误
- 7.数据挖掘的过程包括：问题定义、数据采集、数据探索、____、数据挖掘和模型评价与部署。
- 8.缺失值对数据挖掘模型的影响有哪些？ 选项：A、数据挖掘建模将丢失大量的有用信息B、数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴涵的确定性成分更难把握C、包含空值的数据会使挖掘建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出D、没有影响
- 9.数据分析与数据挖掘的概念是容易被混淆。下列选项中，正确描述数据分析与数据挖掘之间的关系的是？ 选项：A、数据分析强调结果，数据挖掘强调过程B、数据分析目标明确，根据目标做出假设，得出结论。数据挖掘是寻找数据末知的模式与规律C、数据分析常采用数学分析的方法，如对比分析、回归分析、交叉分析等。数据挖掘主要采用统计学、机器学习等常用方法挖掘数据D、数据分析是输出模型或规则，根据模型应用。数据挖掘是得到己知的指标预测值，根据预测值跟业务结合，发挥数据价值
- 10.关于本章中的传染病模型下面说法正确的是( ).选项： A:采用数据统计分析方法来建模 B:所采用的建模方法属于机理分析的建模方法 C:这个传染病问题的建模过程是逐步完善的过程 D:采用了微分方程建模的方法来建模
- 11.关于本章中的传染病模型下面说法正确的是 选项： A:采用了微分方程建模的方法来建模; B:这个传染病问题的建模过程是逐步完善的过程; C:采用数据统计分析方法来建模; D:所采用的建模方法属于机理分析的建模方法
- 12.以下应用于交通方式划分模型的方法中，哪种方法在交通分布预测之后进行交通方式划分（或分担）预测？选项： A:全域模型 ; B:出行端点模型; C:出行互换模型 ; D:径路模型
- 13.以下应用于交通方式划分模型的方法中，哪种方法在交通分布预测之后进行交通方式划分（或分担）预测？ 选项： A、全域模型 B、出行端点模型 C、出行互换模型 D、径路模型
- 14.在一般情况下,数据挖掘项目要经历的过程包括( )A、问题和数据的理解B、收集和准备C、建立数据挖掘模型D、评价和应用所建的模型
- 15.简述螺旋处理过程模型下的数据挖掘过程？
- 16.从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是（ ）。 选项： A、数据清洗 B、数据挖掘 C、数据建模 D、数据预处理
- 17.多数计算机视觉方法可以区分为“基于浅层模型的方法”或“基于深度模型的方法”，后者就是2012年以来广泛应用的深度学习（deep learning）方法。以下说法正确的是（ ）选项： A:基于浅层模型的方法无法提取图像中的内容特征; B:基于浅层模型的方法包括人工设计和提取图像中的内容特征; C:基于深度模型的方法通过优化等手段从图像中自动学习内容特征; D:从前者到后者的变迁实现了从“经验知识驱动”到“数据驱动”的转变
