支持向量机名词解释
支持向量机（SVM）是一种常见的监督学习算法，在机器学习中得到广泛应用。它被广泛认为是一种高效、准确和可靠的模型，尤其在处理分类问题时效果显著。
本文将简单介绍SVM的一些基本概念和术语，以便理解该算法的工作原理和实现过程。
1. 支持向量
支持向量是指对于已知分类的数据集，对超平面（将两类数据分开的区域）有贡献的最小数据集。换句话说，支持向量是在SVM分类器中最重要的训练样本，它们确定了分类器的位置。
2. 超平面
超平面是将不同类别的数据样本分开的一条直线、曲线或者更高维的平面，可以理解为是分类器的决策边界。在二维空间中，超平面可以表示为一条直线，而在更高维空间中，超平面可以表示为多条直线。
3. 核函数
核函数是用来将低维特征空间中的数据映射到高维特征空间的一种技术。由于在低维空间中可能存在不可分数据样本，但在高维空间中，则可以更容易地进行分类。SVM算法中常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数等。
4. 松弛变量
在SVM分类器中，有一些数据点可能很难完美地分到某一类，因此引
入了松弛变量，这允许一些样本被分错。松弛变量可以限制分类器的
严格性，使其更适合实际应用场景。
5. C参数
C参数是SVM模型中的一个重要参数，控制了松弛变量的程度，即分类器允许多少样本分类错误。C值越大，分类器越严格，而C值越小，则分类器允许更多的松弛变量，允许分类器在某些情况下接受错误分类。
总之，支持向量机是一种十分重要的学习算法，在机器学习任务中有
着广泛的应用，本文对其进行了简要介绍。了解这些基本概念和术语
可以帮助我们理解和应用SVM算法，提高建模和预测的准确性，为未
来的研究提供便利。
支持向量机名词解释 支持向量机（SVM）是一种常见的监督学习算法，在机器学习中得到广泛应用。它被广泛认为是一种高效、准确和可靠的模型，尤其在处理分类问题时效果显著。 本文将简单介绍SVM的一些基本概念和术语，以便理解该算法的工作原理和实现过程。 1. 支持向量 支持向量是指对于已知分类的数据集，对超平面（将两类数据分开的区域）有贡献的最小数据集。换句话说，支持向量是在SVM分类器中最重要的训练样本，它们确定了分类器的位置。 2. 超平面 超平面是将不同类别的数据样本分开的一条直线、曲线或者更高维的平面，可以理解为是分类器的决策边界。在二维空间中，超平面可以表示为一条直线，而在更高维空间中，超平面可以表示为多条直线。 3. 核函数 核函数是用来将低维特征空间中的数据映射到高维特征空间的一种技术。由于在低维空间中可能存在不可分数据样本，但在高维空间中，则可以更容易地进行分类。SVM算法中常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数等。 4. 松弛变量
在SVM分类器中，有一些数据点可能很难完美地分到某一类，因此引 入了松弛变量，这允许一些样本被分错。松弛变量可以限制分类器的 严格性，使其更适合实际应用场景。 5. C参数 C参数是SVM模型中的一个重要参数，控制了松弛变量的程度，即分类器允许多少样本分类错误。C值越大，分类器越严格，而C值越小，则分类器允许更多的松弛变量，允许分类器在某些情况下接受错误分类。 总之，支持向量机是一种十分重要的学习算法，在机器学习任务中有 着广泛的应用，本文对其进行了简要介绍。了解这些基本概念和术语 可以帮助我们理解和应用SVM算法，提高建模和预测的准确性，为未 来的研究提供便利。
人工智能的名词解释 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指机器通过模拟或复 制人类智能的方式进行思考、学习和解决问题的能力。它是一门研究 如何使计算机拥有智能的学科，旨在开发能够模仿人类思维方式并具 备自主学习能力的计算机系统。人工智能是计算机科学、认知心理学、哲学和信息工程等多门学科的交叉领域。 1. 人工智能的起源及发展 人工智能这一概念最早出现在20世纪50年代。随着计算机技术的 快速发展和人们对模拟人类智能的兴趣，人工智能领域逐渐形成。起初，人工智能主要关注于解决一些相对简单的问题，如棋类游戏和数 学问题。随着时间的推移，人工智能开始涉及到更加复杂的领域，如 自然语言处理、图像识别和机器学习等。 2. 人工智能的应用领域 人工智能在各个领域都有广泛的应用。在医疗领域，人工智能可以 用于疾病的早期预测和诊断，帮助医生做出更准确的治疗决策。在金 融领域，人工智能可以用于风险评估和投资策略，提高投资回报率。 在交通领域，人工智能可以用于交通流量控制和智能驾驶，提高交通 效率和安全性。 3. 人工智能的技术方法 人工智能的发展离不开各种技术方法的支持。机器学习是人工智能 的核心技术之一，它通过训练模型来获取数据的规律和特征，实现智
能决策。常见的机器学习算法有决策树、神经网络和支持向量机等。深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人类大脑的结构和功能，用于处理更加复杂的任务。 4. 人工智能的挑战和未来展望 尽管人工智能取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。首先，人工智能需要大量的数据进行训练，而数据的质量和隐私问题仍然待解决。其次，人工智能系统的决策过程和逻辑常常难以解释和理解，缺乏可信度和可靠性。此外，人工智能的发展也引发了一系列伦理和法律问题，如机器道德和隐私保护等。 然而，人工智能的未来展望仍然充满希望。随着技术的进步和创新的不断涌现，人工智能的应用将更加普及和深入。同时，人们也在探索新的方法来解决人工智能的局限性和问题，如增强学习和模型解释等。未来，人工智能有望在各个领域带来更多的创新和突破，为人类生活带来更多便利和改变。 5. 结语 人工智能作为一门前沿的技术和学科，对人类社会的发展和进步起到了重要的推动作用。通过模拟人类智能，人工智能为我们提供了更多的解决问题和创造价值的可能性。然而，我们也需要在人工智能的发展过程中保持警惕，并积极探索解决其带来的问题和挑战的方法。只有这样，人工智能才能真正为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
模型单元的名词解释 近年来，随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。其中，机器学习技术作为人工智能的重要组成部分，被广泛应用于数据分析、预测和模型构建等领域。而在机器学习中，模型单元是一个非常重要的概念。 模型单元，顾名思义，是指构建机器学习模型时的基本组成单元。它可以是一 个简单的算法，也可以是一个复杂的模型。模型单元的功能是通过学习来捕捉输入数据中的模式和规律，以便对未知数据进行准确的预测。不同的模型单元可以适用于不同的任务和数据类型，如分类、回归、聚类等。 在机器学习中，常见的模型单元包括决策树、支持向量机、神经网络等。这些 模型单元基于不同的算法和原理，拥有各自的优缺点。例如，决策树模型单元能够清晰地表示数据的分类规则，但对于复杂问题的处理能力有限；支持向量机模型单元则能够处理高维数据和非线性问题，但模型的训练过程较为复杂。而神经网络模型单元则是目前广泛应用于深度学习任务中的一种模型单元，它模拟了人脑神经元之间的连接关系，能够处理复杂的图像和语音数据。 除了以上的常见模型单元外，还有一些特殊的模型单元值得一提。例如，卷积 神经网络模型单元（CNN）是一种专门用于处理图像数据的模型单元，它通过卷 积操作来提取图像的局部特征。而循环神经网络模型单元（RNN）则是一种专门 用于处理序列数据的模型单元，它通过记忆之前状态的信息来处理时序相关的数据。 模型单元的选择是机器学习任务中的一个重要环节。不同的任务和数据类型需 要选择适合的模型单元。通常，我们可以根据数据的特点、任务的要求以及算法的性能来选择合适的模型单元。此外，模型单元的参数调整和模型的训练也是构建优质模型的关键步骤。通过合理地设置模型单元的参数，我们可以优化模型的性能，提高预测的准确度。
权值衰减名词解释 机器学习中的权值衰减是一种常见的正则化技术。通过降低模型的复杂度，权 值衰减可以帮助防止过拟合现象的发生，从而提升模型的泛化能力。在本文中，我们将对权值衰减进行详细的解释，并探讨其在机器学习中的应用。 一、权值衰减的概念 权值衰减，也被称为L2正则化，是指在损失函数中添加一个正则项，用来约 束模型的权值大小。这个正则项是权值的平方和与一个常数的乘积，常数通常被称为权值衰减系数或惩罚因子。通过增加这个正则项，我们迫使模型学习到更简单的特征表示，减少对噪声的过度拟合，从而提高模型的鲁棒性。 二、权值衰减和过拟合 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。当模型 过于复杂，参数过多时，就容易产生过拟合现象。权值衰减通过对模型参数的限制，减少参数空间的自由度，从而避免模型的过拟合。 三、权值衰减的数学表达 假设有一个具有n个特征的训练集，权值衰减可以通过如下的正则化损失函数 来实现： L(w) = E(y - f(x, w))^2 + λ * ||w||^2 其中，L(w)是带有权值衰减的损失函数，E(y - f(x, w))^2是常规的均方误差损失，λ是权值衰减系数，||w||^2是权值的平方和。 通过最小化这个带有权值衰减的损失函数，我们可以优化模型权值的选择，并 减少模型的复杂度。 四、权值衰减的应用
权值衰减在机器学习领域有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景： 1. 线性回归：权值衰减可以有效地提高线性回归模型的泛化能力，防止过拟合的发生。 2. 逻辑回归：逻辑回归常用于二分类问题，通过添加权值衰减正则项，我们可以控制参数的数量和取值范围，从而提高模型的鲁棒性。 3. 神经网络：神经网络是深度学习的基础，权值衰减可以在网络的训练过程中帮助控制模型的复杂性，提高其学习能力。 4. 卷积神经网络：在计算机视觉领域，卷积神经网络广泛应用于图像分类、目标检测等任务。权值衰减可以帮助网络抑制噪声，提高图像特征的鲁棒性。 5. 支持向量机：支持向量机是一种常用的分类算法，通过添加权值衰减项，我们可以提高支持向量机对数据的泛化能力。 综上所述，权值衰减是一种常见的正则化技术，通过降低模型复杂度，减少过拟合现象的发生。它在机器学习中有广泛的应用，并有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过控制模型参数的数量和取值范围，权值衰减能够帮助我们构建更加稳健的学习模型。
项目八：旅游电子商务数据挖掘（试题及答案） 一、单选题 1.下列哪个语句在Python中是非法的？（）。 A. x=y=z=1 B. x=(y=z+1) C. x,y=y,x D. x+=y 答案：B 2. 下面哪个不是Python合法的标识符？（） A. int32 B.40XL C.self D. __name__ 答案：B 3. 下列表达式的值为True的是（） A. 5<4 B. 3%2==0 C. 4<5 or 5>3 D. 5>4 and 4<-1 答案：C 4. 以下计算机语言中哪个不是高级语言？（） A.java B.python C.汇编语言 D.C++ 答案：C 二、多选题 1.Jieba的中文分词模式有哪几种？（） A. 精确模式 B.模糊模式 C. 全模式 D. 搜索引擎模式 答案：A,C,D 2.Python的标识符也遵循以下规则：（）。 A. 标识符由字母、数字、下划线组成。 B. 所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 C. 标识符是区分大小写的。 D. 标识符长度不能超过6个字母。 答案：A,B,C 3.最常用的用来进行亲和性分析的两个重要概念是（）。 A.支持度 B. 置信度 C. 聚合度 D. 鲁棒度 答案：A,B
4.分词方法一般有（）。 A. 机械匹配的方法 B. 最大概率的方法 C.语义理解的方法 D.最佳聚合的方法 答案：A,B,C 三、判断题 1.支持向量机有一个特点，就是可以很好地应用于高维数据，避免了“维数灾难”问题。对 2.JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用完全依赖于编程语言的文本格式来存储和表示数据。错 3.亲和性分析是根据样本个体之间的相似度，确定它们关系的亲疏。对 四、填空题（至少2题） 1.Python 的源程序代码一般以（）为扩展名。 答案：py 2.目前进行情感分析，主要使用两种方法，分别是：基于（）的方法和基于语义的方法。 答案：机器学习 五、名词解释 1.Python语言 答案：Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 2.情感分析 答案：通常是指对一段带有主观性情感的文本进行分析的过程。情感分析有很强的实用价值，例如，通过对某酒店服务评论的情感分析, 可以发现顾客对该酒店软硬件设施和服务的褒贬态度和意见，从而改进设施并改善服务, 赢得竞争优势；通过对游客对某条旅游线路的评论情感分析，旅行社可以了解游客对该线路的态度倾向分布, 从而优化路线，提高服务品质，从竞争中脱颖而出。通过情
专有技术名词解释 1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：一种模拟人类智能行为和思维的技术，通过机器学习和深度学习等算法，使计算机具备像人一样的学习、推理、判断和决策能力。 2. 云计算（Cloud Computing）：一种将计算资源通过互联网提供给用户的模式，用户可以按需使用和支付，无需购买和维护实际的硬件和软件设施。 3. 大数据（Big Data）：指海量、快速产生的结构化和非结构化数据，通过利用先进的数据处理和分析技术，挖掘其中隐藏的信息或提供商业价值。 4. 区块链（Blockchain）：一种分布式数据库技术，通过去中心化的方式记录和验证数据的传输和存储，确保数据的安全性和可信度，被广泛应用于加密货币等领域。 5. 光纤通信（Fiber Optic Communication）：一种通过光纤传输数据和信息的技术，光信号通过光纤管道传输，具有高速、大容量和抗干扰能力强等特点。 6. 人脸识别（Facial Recognition）：一种通过摄像头或其他感知设备采集人脸图像，并通过图像处理和分类算法将其与存储的人脸数据库进行比对和识别的技术。 7. 增强现实（Augmented Reality，AR）：一种通过计算机生成的虚拟元素与真实环境进行融合交互的技术，将虚拟和现实
世界结合，为用户提供增强的感官体验。 8. 虚拟现实（Virtual Reality，VR）：一种通过计算机生成的虚拟环境模拟真实世界或虚构的场景，用户可以通过佩戴设备进入虚拟环境，并与之互动。 9. 机器学习（Machine Learning）：一种通过让计算机通过大量数据学习并自动优化模型和算法，从而实现自主学习和决策的技术。常见的机器学习算法有神经网络、决策树和支持向量机等。 10. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支，通过构建多层的神经网络，模拟人脑的神经元结构和工作方式，从而实现对复杂数据的高级抽象和分析。 11. 无人驾驶（Autonomous Driving）：一种利用人工智能和传感器技术，使车辆能够自主感知环境、决策和控制行驶的技术。 12. 物联网（Internet of Things，IoT）：指通过网络互连的物理设备和传感器，通过收集和分析数据，实现设备间的互联和智能化。 13. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：一种将人类自然语言转化为机器可理解和处理的技术，包括文字识别、文本分析和语音识别等。 14. 虚拟货币（Virtual Currency）：一种基于密码学技术和区
数据挖掘分类的名词解释 数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式、关联和信息的学科。它使用统计学、机器学习和数据库系统等技术，通过对数据进行分析和解释来揭示潜在的知识和见解。而数据挖掘的分类是对这门学科的不同方面和方法进行了系统的归类和整理，以便更好地理解和应用这些技术。 1. 关联规则挖掘 关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的一种分类方法。它旨在发现数据集中的项之间的相关性。通过分析事务数据，揭示其中的共同模式和规律。关联规则可以被表示为“A如果B”的形式，其中A和B是数据项的集合。例如，超市销售数据中的关联规则可能是“购买尿布的人也购买啤酒”。这种方法可以帮助超市了解消费者倾向，从而进行有效的市场营销和产品布局。 2. 分类 分类是数据挖掘的另一个重要方面。它旨在根据已有样本的特征和类别，建立一个模型，可以将新数据分类到合适的类别中。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。例如，在邮件过滤中，可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以便自动过滤垃圾邮件。 3. 聚类 聚类是将数据分组成有相似特征的集合的过程。聚类算法试图将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。它有助于发现不同群体、市场细分、社交网络等领域的模式和结构。例如，通过对顾客消费行为的聚类分析，可以发现不同人群的消费偏好和购买习惯，从而定向推销特定的产品或服务。 4. 异常检测
异常检测是寻找与大多数样本显著不同的数据点的过程。它用于识别数据集中 的异常或异常行为，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。异常检测的应用领域广泛，包括金融欺诈检测、网络安全监控、故障检测等。例如，在信用卡欺诈检测中，根据用户的消费习惯和模式，可以使用异常检测来识别可能的欺诈行为。 5. 文本挖掘 文本挖掘是从大量的文本数据中自动发现有趣的模式和知识的过程。它包括文 本分类、情感分析、关键词提取等技术。文本挖掘广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、新闻报道等领域。例如，在社交媒体上分析用户的评论和反馈，可以通过文本挖掘技术了解公众的意见和偏好，为企业决策提供参考。 总结起来，数据挖掘的分类方法涵盖了关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测 和文本挖掘等多个方面。它们对于从大量数据中提取有用信息和知识起到了重要作用，帮助我们洞察数据背后的模式和规律，为决策和问题解决提供支持。 尽管数据挖掘的分类方法有很多，但每种方法都具有其独特的优缺点和适用场景。在实际应用中，我们应根据具体问题和数据特征选择合适的分类方法，并结合领域知识和专业技巧进行分析和解释。数据挖掘的发展与应用将进一步促进科学、商业和社会的发展，同时也带来了隐私保护和伦理道德等问题，需要我们不断思考和探索。
监督学名词解释 监督学是指通过监督从数据中学习，通过不断调整模型参数来最小化损失函数的过程。监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式，它利用有标签的训练数据来训练模型，然后利用这个模型对新的样本进行预测或分类。 在监督学习中，常见的任务包括回归问题和分类问题。回归问题是指预测连续型数据输出的模型，如预测房价、股票价格等。分类问题是指将输入样本分到不同类别中的模型，如垃圾邮件分类、手写数字识别等。 监督学习的流程通常包括以下几个步骤： 1. 数据收集：收集具有标签的训练数据，标签可以是已知的正确答案或者人工标注的类别信息。 2. 特征提取：从原始数据中提取出有用的特征表示，通常需要对数据进行预处理和特征工程，如数据清洗、归一化、降维等操作。 3. 模型选择：根据具体的任务选择合适的模型，如线性回归、支持向量机、决策树等。不同的模型有不同的假设和优势，需要根据具体的问题来选择合适的模型。 4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，即调整模型参数使得模型在训练数据上的预测结果接近真实标签。训练的过程通常包括损失函数的定义和优化算法的选择，如梯度下降算法。 5. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，评估指标可以是准确率、精确率、召回率等。同时还可以进行模型的调优和优化，如调整超参数、模型结构等。 6. 模型应用：使用训练好的模型对新的样本进行预测或分类，
从而解决实际问题。 监督学习在实际应用中有着广泛的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、金融风险评估等。通过监督学习，我们可以从数据中挖掘出隐含的模式和规律，为决策和预测提供有力的支持。不过监督学习也面临一些挑战，如数据标注成本高、过拟合和欠拟合问题、数据不平衡等，需要通过数据处理和模型改进来解决。
《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录: 第1章大数据概述 (1)大数据的概念 (2)大数据的特征 （3）大数据的数据类型 (4）大数据的技术 (5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 (1）大数据采集 (2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 (5）数据变换 （6)数据规约 第3章大数据存储 （1)大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 (5）云存储技术 (6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 (5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2)大数据分析的类型及架构 （3)大数据挖掘 （4)大数据关联分析 （5)大数据分类 （6）大数据聚类 (7)大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 (2)大数据可视化方法 (3）大数据可视化工具 第7章社交大数据
（1)社交大数据 (2）国内社交网络大数据的应用 （3)国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1)交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3)预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 (1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 (3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1)大数据发展面临的挑战 (2)大数据的发展趋势 一、客观部分:（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B。HBase C.Cassandra D。DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节:3.7 附1.1。1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外,NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等. 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是(） A。Azure B。Hadoop C。Spark
算法新闻名词解释(一) 算法新闻名词解释 1. 算法 •算法是一系列解决问题的清晰指令。它是计算机科学的基础，用于描述将输入数据转化为输出结果的步骤。 •例子：排序算法（如冒泡排序、快速排序）根据一定的规则对一组数据进行排序，使其按照特定的顺序排列。 2. 机器学习 •机器学习是一种通过计算机程序让计算机系统从经验中进行学习并改进的方法。它利用大量的数据和统计技术，自动提取数据中的模式和规律，从而实现预测和决策。 •例子：支持向量机（SVM）是机器学习中的一种算法，用于二分类或多分类问题。它通过找到最佳的超平面来将不同类别的样本分开。 3. 深度学习 •深度学习是机器学习的一种特殊类型，通过建立多层的神经网络模型，模拟人类大脑的结构和功能，从而实现对大规模数据的分析和处理。
•例子：卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种常用模型，广泛应用于计算机视觉领域，例如图像分类、目标检测等任务。4. 自然语言处理（NLP） •自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在实现计算机与人类自然语言的交互和理解。 •例子：情感分析是NLP中的一个任务，通过对文本的情感进行判断，可以帮助分析用户对产品、服务等的态度和倾向。 5. 推荐系统 •推荐系统是一种利用机器学习和数据挖掘技术，根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐感兴趣的内容或商品的系统。 •例子：Netflix的电影推荐系统根据用户对电影的评分和观看历史，通过算法预测用户的喜好并为其推荐相似类型的电影。 6. 数据挖掘 •数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的模式和知识的过程，通过应用统计学和机器学习的技术，从数据中提取有用的信息。•例子：关联规则挖掘是数据挖掘中的一项任务，旨在发现数据中的关联关系，例如购物篮中购买商品的相关性，从而为超市制定促销策略。
粗差名词解释 1. 什么是粗差？ 粗差（Gross Error）是指在测量或实验中出现的异常值或明显偏离真实值的数据。它可能是由于操作失误、仪器故障、环境干扰等原因引起的。粗差对数据分析和结果判断具有重要影响，因此需要进行粗差检测和处理。 2. 粗差检测方法 2.1 粗差检测的基本原理 粗差检测的基本原理是通过比较观测值与其他观测值之间的关系，判断是否存在异常值。常用的方法包括： •统计方法：如均值、标准差等统计指标来判断是否存在异常值。 •图形方法：如散点图、箱线图等来观察数据分布情况，发现异常点。 •模型方法：利用建立的数学模型，通过拟合程度来判断是否存在异常点。 2.2 常用的粗差检测方法 2.2.1 统计方法 •Z-Score检验：根据观测值与平均值之间的偏离程度，计算Z-Score值，一般认为绝对值大于3的观测值为粗差。 •Grubbs检验：基于极值理论，通过计算观测值与平均值之间的偏离程度，判断是否存在粗差。 •3σ原则：根据正态分布的特点，认为绝大部分数据（约99.7%）位于平均值加减3倍标准差的范围内，超出这个范围的观测值可视为粗差。 2.2.2 图形方法 •散点图法：通过绘制变量之间的散点图，观察是否有明显偏离其他点的异常值。 •箱线图法：通过观察箱线图中的异常点，判断是否存在粗差。 •残差图法：在建立数学模型后，绘制残差图来观察是否存在异常点。 2.2.3 模型方法 •高斯混合模型（GMM）：利用高斯混合模型对数据进行建模，并通过模型拟合程度来判断是否存在粗差。 •支持向量机（SVM）：将数据映射到高维空间，在高维空间中划分超平面，通过异常点与其他点的距离来判断是否为粗差。
名词解释： 1 样本：对任一个具体的事物，在这门课中都称为一个样本，它是一类事物的一个具体体现，它与模式这个概念联用，则模式表示一类事物的统称，而样本则是该类事物的一个具体体现。 2 模式：英语是pattern，表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A、B则是它的模式的具体体现，称之为样本。因此模式与样本共同使用时，样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概况。一个人的许多照片是这个人的许多样本，而这个人本身是一个模式。 3 模式类：这个词与模式联合使用，此时模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。 4 模式识别：人们在见到一个具体的物品时会分辨出它的类名，如方桌与圆桌都会归结为是桌子。这是人们所具有的认识事物的功能，在这门课中就称为是模式识别。具体的说是从具体事物辨别出它的概念。这门课讨论的是让机器实现事物的分类，因此由机器实现模式识别。这门课就是讨论机器认识事物的基本概念、基本方法。 5 分类器：用来识别具体事物的类别的系统称为分类器 6 模式识别系统：用来实现对所见事物（样本）确定其类别的系统，也称为分类器。 7 特征：一个事件（样本）有若干属性称为特征，对属性要进行度量，一般有两种方法，一种是定量的，如长度、体积、重量等，可用具体的数量表示，但也可用粗略的方法表示，如一个物体可用“重”、“轻”、“中等”表示，前种方法为定量表示，而后种方法则是定性表示。重与轻变成了一种离散的，或称符号性的表示，它们在数值上有内在的联系。在本门课中一般偏重定量的表示。 8 特征向量：对一个具体事物（样本）往往可用其多个属性来描述，因此，描述该事物用了多个特征，将这些特征有序地排列起来，如一个桌子用长、宽、高三种属性的度量值有序地排列起来，就成为一个向量。这种向量就称为特征向量。每个属性称为它的一个分量，或一个元素。 9 维数：一个向量具有的分量数目，如向量，则该向量的维数是3。 10 列向量：将一个向量的分量排列成一列表示，如。 11 行向量：将一个向量的分量排列成一行表示，如 12 转置：将一个列向量写成行向量的形式的方法就是转置。如定义X为列向量，则XT就是该向量的行向量表示。转置的概念与矩阵中转置的概念一样。 13 特征空间：一种事物的每个属性值都是在一定范围内变化，修改桌子高度一般在0.5米到1.5米范围内变化，宽度在
松弛变量的名词解释 松弛变量（slack variable）是在数学优化问题中常用的概念之一。它在线性规划、非线性规划和组合优化等领域都有广泛的应用。松弛变量在问题的求解中起到了非常重要的作用，它可以有效地改善问题的求解效果，提高算法的性能和可行性。在本文中，我们将深入探讨松弛变量的意义、用途和具体应用。通过对松弛变量的解释，希望读者对其有更深一层的理解和认识。 首先，我们先来解释一下松弛变量的含义。在数学优化问题中，约束条件往往 是问题的重要组成部分。为了使问题的求解更加简单和高效，我们会引入松弛变量来缓解或者放宽约束条件。松弛变量可以将原始问题转化为等价的问题，使得新问题更容易求解。简言之，松弛变量允许我们在问题的求解过程中放宽一些限制，从而得到更优的解。 那么松弛变量的具体用途是什么呢？在线性规划中，松弛变量常被用来将不等 式约束转化为等式约束，从而方便求解。在这种情况下，松弛变量可以被看作是“代偿”的概念，通过引入额外的变量代偿原问题无法满足的约束条件，使得问题变得更易处理。此外，在非线性规划中，松弛变量可以被用来解决无约束问题，通过对目标函数进行调整，使其满足特定约束条件。总而言之，松弛变量能够帮助我们将原问题转化为更容易处理的形式，从而提高问题的可行性和求解效果。 接下来，让我们来看一些具体的应用例子，以更好地理解松弛变量的用途。假 设我们有一个供应链管理的问题，其中涉及到各种不同的约束条件，如产能限制、运输成本等。为了求解这个问题，我们可以引入松弛变量来放宽这些约束条件，使得问题更容易解决。例如，如果某个供应商的产能无法满足需求，我们可以引入一个松弛变量，来代表所缺乏的产能。这样一来，原问题就转化为了一个满足所有约束条件的优化问题，更容易求解和实施。 此外，在机器学习领域，松弛变量也有着重要的应用。例如，在支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）中，松弛变量被用来允许一些样本点在分
： 空间数据 ．．．． 拓扑分析、空间叠加、缓冲分析、网络分析P3 数字地面模型(DTM)： 数字高程模型(DEM)： 不规则三角网(TIN)： 地质统计学：是利用空间变量的自相关特征研究空间随机场性质的一种统计理论。它分为(1)结构分析理论； (2)克立格插值理论（插值理论）；(3)条件模拟理论。 协方差、空间采样理论P9 估计误差：是指实测值与真实值之间的误差。 估计方差：是指估计误差的离散程度。 数字高程模型DEM：是描述地面特性空间分布的有序数值阵列，所记地面特性是高程z，它的空间分布由x , y水平坐标系统来描述。 DEM派生信息：以数字地面模型为基础，通过数字地形分析（DTA）手段可提取出用于描述地表不同方面特征的参数，这些参数统称为DEM派生信息。
坡度、坡向、曲率P16 地面曲率：地面曲率是对地形表面一点扭曲变化程度的定量化度量因子，地面曲率在垂直和水平两个方向上分量分别称为平面曲率和剖面曲率。 剖面曲率、平面曲率、坡形P18 汇流量（汇流面积）：一个栅格单元的汇流量是其上游单元向其输送的水流量的总和。 地形湿度指数：单位等高线上的汇流面积与坡度之比。 通视分析：就是利用DEM判断地形上任意点之间是否可以相互可见的技术方法，分为视线分析和视域分析。 缓冲区：地理空间目标的一种影响范围或服务范围,具体指在点. 线. 面实体周围自动建立的一定宽度的多边形。 叠置分析：是将同一地区的两组或两组以上的要素进行叠置，产生新的特征的分析方法。 合成叠置、统计叠置P30 交、并、剪P31 差、识别P32 距离分析：用于分析图像上每个点与目标的距离，如有多目标，则以最近的距离作为栅格值。 距离制图、直线距离分析P32 密度分析：针对一些点要素（或线要素）的特征值（如人口数）并不是集中在点上（或线上）的特点，对要
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？ 答： 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称为数据挖掘；（3分）数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等（3分） 2.列举4种监督式学习算法？ 答： K-近邻算法（k-Nearest Neighbors）（1分） 线性回归（Linear Regression）（1分） 逻辑回归（Logistic Regression）（1分） 支持向量机（1分） （备注：列出任意4种即可得分） 3.过拟合问题产生的原因有哪些以及解决过拟合的办法有哪些？ 答： 产生的原因： （1）使用的模型比较复杂，学习能力过强。（1分) （2）有噪声存在（1分) （3）数据量有限（1分) 解决过拟合的办法： （1）提前终止（当验证集上的效果变差的时候）（1分) （2）数据集扩增（1分) （3）寻找最优参数（1分) 4.支持向量机有哪些优缺点？ 答： 优势： （1）在高维空间非常高效（1分) （2）即使在数据维度比样本大的情况下仍然有效（1分) （3）在决策函数中使用训练集的子集，因此它也是高效利用内存的（1分) 缺点： （1）如果特征数量比样本数量大得多，在选择核函数时要避免过拟合（1分) （2）支持向量机通过寻找支持向量找到最优分割平面，是典型的二分类问题，因此无法解决多分类问题。（1分) （3）不直接提供概率估计（1分) 5、数据挖掘的两大目标分为预测和描述，监督学习和无监督学习分别对应哪类目标？监督学习和无监督学习的定义是什么？分别从监督类学习和无监督类学习中找一类算法的实例应用进行举例说明。
习题11 一、名词解释 1. 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。 2. 训练集是用于建模的，数据集每个样本是有标签的（正确答案）。 3. 为了模型对看不见的数据有好的表现，使用验证数据(Validation data)集测试模型的性能，同时微调模型，可能会改变一些用于构建学习模型的参数调节选项。基于模型在验证数据集性能与旧模型对比，得到一个最终的模型性能的偏差估计。 4.测试数据(Test data)集是一个在建模阶段没有使用过的数据集。 5.泛化能力是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。 6. 简答地说，就是通过训练集学习得到一个模型，然后用这个模型进行预测。 7. 回归分析是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法。 8. 无监督学习是在没有老师，学生自学的过程。无监督学习不局限于解决像有监督学习那样有明确答案的问题，因此，它的学习目标并不十分明确。 9. 支持向量机是一类按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最优分类面。 12. 半监督学习是有监督学习和无监督学习相结合的一种学习方式。主要是用来解决使用少量带标签的数据和大量没有标签的数据进行训练和分类的问题。 二、选择题 1. 数据标记的基本形式不包括（ D ）。 A. 画框 B. 类别标注 C. 图像打点 D.以上都是 2. 数据标记的种类不包括（ C ）。 A. 图像标注 B. 语音标注 C. 姿态标注 D. 文本标注 3. （ D ）不属于无监督学习任务。 A. 聚类 B. 降维 C. 关联分析 D.分类 4. （ C ）不属于有监督学习任务。 A. 回归分析 B. SVM C. 关联分析 D. 决策树 5. 决策树包含一个（ A ）节点。 A.根 B.内部 C. 叶 D.外部 6.决策树构造时，特征选择的准则不包括（ B ）。 A.信息增益 B. 熵 C.信息增益比 D.基尼指数 7. 熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。（ B ）是熵的表达式。 A. H (X )=Plog 2P B. H (X )=−∑p i log 2p i n i=1 C. H (X )=∑p i log 2p i n i=1 D. H (X )=−Plog 2P 8.过拟合是指（ A ）。 A. 在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差 B. 在训练集表现非常好，但在测试集上表现也非常好 C. 在训练集表现非常差，但在测试集上表现也差 D. 在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好 9.欠拟合是指（ C ）。
计算机科学与技术同等学力考试试题及答案 一、单项选择题 1、在下列计算机技术中，哪一项不属于人工智能的范畴？ A.语音识别 B.图像识别 C.自然语言处理 D.机器翻译 2、下列哪一项技术不是用于数据压缩？ A. Huffman编码 B.游程编码 C.算术编码 D.线性预测编码 3、在下列计算机体系结构中，哪一种不是并行处理体系结构？ A.多指令流单数据流（MISD）
B.多指令流多数据流（MIMD） C.共享内存并行处理（SMP） D.消息传递并行处理（MPP） 二、多项选择题 1、下列哪些技术可以用于计算机网络的性能评估？ A.吞吐量 B.响应时间 C.丢包率 D.带宽 E.延迟 2、下列哪些是属于计算机安全的技术？ A.防火墙 B.入侵检测系统（IDS） C.数据加密技术
D.公钥基础设施（PKI） E.反病毒软件 三、简答题 1、请简述什么是计算机视觉，并列举出三个计算机视觉的应用场景。 2、请简述云计算的概念和特点，并列举出两种常见的云计算服务类型。 计算机科学与技术同等学力考试试题及答案 一、单项选择题 1、在下列计算机技术中，哪一项不属于人工智能的范畴？ A.自然语言处理 B.机器学习 C.图像识别 D.超级计算机 正确答案：D.超级计算机。
2、下列哪一项技术不是用于数据压缩？ A. Huffman编码 B. Run-length编码 C. Deflate压缩算法 D. LZW压缩算法 正确答案：D. LZW压缩算法。 3、在下列计算机技术中，哪一项不是用于网络安全？ A.防火墙 B.入侵检测系统 C.数据加密技术 D.数字签名技术 正确答案：A.防火墙。 二、多项选择题 1、下列哪些技术属于机器学习的范畴？