机器学习期末复习

《GIS空间分析原理与方法》期末复习资料第一章地理空间数据分析与GIS1、什么是地理空间数据分析？它是通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。

2、什么是地理系统数学模拟？其模拟的一般过程是？建立地理系统数学模型的过程称为地理系统的数学模拟（简称地理模型）。

地理系统数学模拟的一般过程是：①从实际的地理系统或其要素出发，对空间状态、空间成分、空间相互作用进行分析，建立地理系统或要素的数学模型；②经验检查，若与实际情况不符，则要重新分析，修改模型；若大致相符，则选择计算方法，进行程序设计、程序调试和上机运算，从而输出模型解；③分析模型解，若模型解出错，则修改模型；若模型解正确，则对成果进行地理解释，提出切实可行的方案。

3、地理空间数据挖掘的体系结构？地理空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支，其实质是从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。

地理空间数据挖掘的体系结构由以下四部分组成：（1）图形用户界面（交互式挖掘）；（2）挖掘模块集合；（3）数据库和知识库（空间、非空间数据库和相关概念）；（4）空间数据库服务器（如ESRI/Oracle SDE，ArcGIS以及其他空间数据库引擎）。

4、什么是地理空间数据立方体？地理空间数据立方体是一个面向对象的、集成的、以时间为变量的、持续采集空间与非空间数据的多维数据集合，组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构，用以支持地理空间数据挖掘技术和决策支持过程。

5、地理空间统计模型的分为几类，它们的定义分别是什么？地理空间统计模型大致可分为三类：地统计、格网空间模型和空间点分布形态。

（1）地统计：是以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，研究空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。

第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题？B（A）信息传输（B）信息处理（C）信息爆炸（D）信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？A（A）利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理（B）利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析（C）构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全（D）把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析3、在大数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么？A（A）一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合（B）提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业（C）提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业（D）提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？A（A）数据循环层（B）数据源层（C）数据分析层（D）数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术？A（A）互联网（B）云计算（C）大数据（D）物联网7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A（A）操作系统和围绕特定应用的必需的服务（B）将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租（C）从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型（D）提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是：A（A）数据中心是云计算的重要载体，为各种平台和应用提供运行支撑环境（B）数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器（C）每个企业都需要建设一个云计算数据中心（D）数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用？D（A）智能物流（B）智能安防（C）环保监测（D）数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程？D（A）成熟期（B）萌芽期（C）大规模应用期（D）迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？BCD（A）个人计算机（B）物联网（C）云计算（D）大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？ABC（A）存储设备容量不断增加（B）网络带宽不断增加（C）CPU 处理能力大幅提升（D）数据量不断增大3、大数据具有哪些特点？ABCD（A）数据的“大量化”（B）数据的“快速化”（C）数据的“多样化”（D）数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域？ABCD（A）智能医疗研发（B）监控身体情况（C）实时掌握交通状况（D）金融交易5、大数据的两个核心技术是什么？AC（A）分布式存储（B）分布式应用（C）分布式处理（D）集中式存储6、云计算关键技术包括什么？ABCD（A）分布式存储（B）虚拟化（C）分布式计算（D）多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类？ABC（A）软件即服务（SaaS）（B）平台即服务（PaaS）（C）基础设施即服务（IaaS）（D）数据采集即服务（DaaS）8、物联网主要由下列哪些部分组成的？ABCD（A）应用层（B）处理层（C）感知层（D）网络层9、物联网的关键技术包括哪些？ABC（A）识别和感知技术（B）网络与通信技术（C）数据挖掘与融合技术（D）信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些？ABC（A）大数据成为一种新的决策方式（B）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合（C）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现（D）大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性？A（A）成本高（B）高可靠性（C）高容错性（D）运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？A（A）为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce（B）提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务（C）Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中（D）Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？D（A）负责执行由JobTracker指派的任务（B）协调数据计算任务（C）负责协调集群中的数据存储（D）存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的？B（A）Lucene（B）Doug Cutting（C）Apache（D）MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？C（A）数据挖掘（B）离线分析（C）实时计算（D）BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？A（A）帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息（B）负责执行由JobTracker指派的任务（C）协调数据计算任务（D）负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性？B（A）可扩展性高（B）只支持少数几种编程语言（C）成本低（D）能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）分布式并行编程模型（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？A（A）分布式并行编程模型（B）流计算框架（C）Hadoop上的工作流管理系统（D）提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：（C）（A）HDFS（B）MapReduce（C）YARN（D）NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些？ABCD（A）高可扩展性（B）支持多种编程语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件？AD（A）ResourceManager（B）JobTracker（C）TaskTracker（D）NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么？ABCD（A）DataNode：存储被拆分的数据块（B）JobTracker：协调数据计算任务（C）TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务（D）SecondaryNameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？ABCD（A）为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构（B）具有很好的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响？ABCD（A）CPU性能（B）内存（C）网络（D）存储容量6、下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？AB（A）只能支持一种编程语言（B）具有较差的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性？AB（A）较低可扩展性（B）只支持java语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么？A（A）把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群（B）用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递（C）一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统（D）一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点？B（A）主节点(Master Node)（B）源节点（SourceNode）（C）名称结点(NameNode)（D）从节点（Slave Node）3、在HDFS中，默认一个块多大？A（A）64MB（B）32KB（C）128KB（D）16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处？C（A）简化系统设计（B）支持大规模文件存储（C）强大的跨平台兼容性（D）适合数据备份5、在HDFS中，NameNode的主要功能是什么？D（A）维护了block id 到datanode本地文件的映射关系（B）存储文件内容（C）文件内存保存在磁盘中（D）存储元数据6、下面对FsImage的描述，哪个是错误的？D（A）FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点（B）FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式（C）FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据（D）FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述，哪个是错误的？A（A）SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上（B）它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间（C）SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下（D）SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型？B（A）分层模型（B）主从结构模型（C）管道-过滤器模型（D）点对点模型9、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）流数据读写（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述，哪个不正确？D（A）HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能（B）HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型（C）HDFS采用了冗余数据存储，增强了数据可靠性（D）HDFS采用块的概念，使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标？ABC（A）兼容廉价的硬件设备（B）流数据读写（C）大数据集（D）复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计，在实现优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下哪几个方面？BCD（A）较差的跨平台兼容性（B）无法高效存储大量小文件（C）不支持多用户写入及任意修改文件（D）不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处？ACD（A）支持大规模文件存储（B）支持小规模文件存储（C）适合数据备份（D）简化系统设计4、在HDFS中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核心的数据结构？AD（A）FsImage（B）DN8（C）Block（D）EditLog5、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？ABC（A）负责数据的存储和读取（B）根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索（C）向名称节点定期发送自己所存储的块的列表（D）用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么？BCD（A）磁盘（B）文件（C）块（D）目录7、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？ABCD（A）客户端是用户操作HDFS最常用的方式，HDFS在部署时都提供了客户端（B）HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口（C）严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分（D）客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？ABCD（A）命名空间的限制（B）性能的瓶颈（C）隔离问题（D）集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点？ABC（A）加快数据传输速度（B）容易检查数据错误（C）保证数据可靠性（D）适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复？BCD（A）数据源太大（B）数据节点出错（C）数据出错（D）名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述，哪个是错误的？A（A）爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里（B）BigTable是一个分布式存储系统（C）BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题（D）网络搜索应用查询建立好的索引，从BigTable得到网页2、下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？B（A）GFS与HDFS相对应（B）GFS与Zookeeper相对应（C）MapReduce与Hadoop MapReduce相对应（D）Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中，关于数据操作的描述，下列哪一项是错误的？C（A）HBase采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（B）HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系（C）HBase不支持修改操作（D）HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中，Pig主要用在哪个场合？D（A）适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据（B）适合HBase管理使用（C）适合其他异构系统在线访问HBase表数据（D）适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格，这些因素可以视为一个“四维坐标”，下面哪个不属于“四维坐标”？B（A）行键（B）关键字（C）列族（D）时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法，哪个是错误的？A（A）Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息（B）-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息（C）.META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息（D）Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述，哪个是错误的？D（A）在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布（B）对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移（C）管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作（D）不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引，如果要访问HBase表中的行，下面哪种方式是不可行的？B（A）通过单个行健访问（B）通过时间戳访问（C）通过一个行健的区间来访问（D）全表扫描9、下面关于Region的说法，哪个是错误的？C（A）同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（B）为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中（C）一个-ROOT-表可以有多个Region（D）为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ABCD（A）Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上（B）HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式（C）传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（D）传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面？ABCD（A）数据类型（B）数据操作（C）存储模式（D）数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些？ABCD（A）Native Java API（B）HBase Shell（C）Thrift Gateway（D）REST Gateway4、下列关于数据模型的描述，哪些是正确的？ABCD（A）HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族（B）每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识（C）列族里的数据通过列限定符（或列）来定位（D）每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件？ABC（A）库函数：链接到每个客户端（B）一个Master主服务器（C）许多个Region服务器（D）廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中，三层指的是哪三层？ABC（A）Zookeeper文件（B）-ROOT-表（C）.META.表（D）数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视？ABCD（A）Master-status(自带)（B）Ganglia（C）OpenTSDB（D）Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，它主要提供什么服务？ABC（A）配置维护（B）域名服务（C）分布式同步（D）负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件（B）每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度（C）合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并（D）Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）分布式环境必须要考虑系统出错。

单项选择题1.下列各项不属于数据的是（）oA.文本B.图像C.视频D.印象2.下列各项不属于大数据特征的是（）。

A.体量大B.种类多C真实性 D.数据生成慢3.数据异常值的处理方法不包括（）。

A.极小值替换B删除 C.忽略 D.视为缺失值进行填补4.下列各项不能用于描述数据集中趋势的是（）。

A.方差B.平均数C中位数 D.峰值5.下列各项不属于Hadoop的特点是（）。

A存储迅速 B.成本高C计算能力强 D.灵活性强6.在工业网络实时监控系统中，需要连续不断地采集和处理数据。

以下（）不属于这种计算模式。

A.在线处理B.实时处理C.流式计算D.批量计算7,下面不是研究数据方法的是（）。

A统计学 B.机器学习C心理分析 D.数据挖掘8.下面不属于大数据的处理过程的是（）。

A.数据获取B.数据清洗C数据分析 D.数据安全9.下面不属于大数据计算模式的类型的是（）。

A.批量计算B.手动计算C流式计算 D.交互式计算10.下列各项属于合规数据的是（）oA.非法收集隐私信息数据B.取得使用者同意的个人资料数据C泄露的隐私信息数据 D.垄断数据11.在Had∞p生态系统中，主要负责节点集群的任务调度和资源分配，将存储和计算资源分配给不同应用程序的组件是（）oA.HDFSB-MapReduce C.YARN D.Storm12.下列属于图数据的主要特性的是（）。

A数据驱动计算 B.不规则问题C高数据访问率 D.以上均是13.可以用来查看数值型变量的分布的可视化方法是（）。

A箱线图 B.直方图C小提琴图 D.以上方法均可以14.如果只是研究两个数值变量之间的关系，最常见的可视化方法是（）。

A直方图 B.散点图C.饼图 D.折线图15.下列各项不属于批处理系统的特点的是（）oA.可以实现实时的分析报告或自动响应B.可以实现无缝扩展以处理峰值数据量或数据请求C.支持数据在不同系统之间进行交换D.支持作业执行状态的监控16.下列各项属于非结构化数据的是（）oA.图像B.二维数据表CHTM1文档D.以上均是17.在大数据的处理流程中，（）步骤是将数据转化为图形，以更直观的方式展示和表达。

spark期末考试题及答案淮南Spark期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. Spark的核心计算抽象是什么？A. MapReduceB. RDDC. DataFrameD. Dataset答案：B2. 在Spark中，哪个操作会触发数据的真正计算？A. filterB. mapC. actionD. reduce答案：C3. Spark支持哪些类型的数据存储？A. HDFSB. S3C. Local File SystemD. 所有以上答案：D4. Spark Streaming是如何处理实时数据流的？A. 批处理B. 连续流处理C. 单次处理D. 并行处理答案：B5. 在Spark中，如何将一个RDD转换为DataFrame？A. 使用mapB. 使用flatMapC. 使用toDFD. 使用mapPartitions答案：C6. Spark SQL提供了哪种方式来执行SQL查询？A. HiveB. ImpalaC. HiveQLD. Spark SQL答案：D7. Spark MLlib库主要用于什么？A. 机器学习B. 数据存储C. 数据处理D. 网络通信答案：A8. 在Spark中，如何实现广播变量？A. 使用accumulatorB. 使用broadcastC. 使用collectD. 使用reduce答案：B9. Spark支持哪种类型的数据分区？A. Hash分区B. Range分区C. 自定义分区D. 所有以上答案：D10. Spark GraphX库主要用于什么？A. 图计算B. 机器学习C. 数据存储D. 数据处理答案：A二、简答题（每题10分，共30分）1. 解释Spark中的宽依赖和窄依赖的区别。

答案：宽依赖是指在转换操作中，一个父RDD的每个分区可以生成多个子RDD的分区，这通常需要进行shuffle操作。

而窄依赖是指一个父RDD的每个分区只生成一个子RDD的分区，不需要进行shuffle 操作。

《机器学习》课程教学大纲课程代码：课程名称：机器学习开课学期：学分/学时：3/48课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《机器学习》是新工科专业中的一门非常实用的课程，该课程以机器学习算法为主题，从理解其中涉及的数学理论以及Python实现常见的机器学习算法方向出发，主要内容包括含有分类和回归问题、集成学习框架、无监督算法、神经网络与深度学习这几部分常见的机器学习模式，以及包括K-Means算法分类、朴素贝叶斯分类器、逻辑回归、线性回归和决策树及SVM分类、多层感知机模型和随机森林模型、生成式对抗网络、人脸识别等Python机器学习项目的实现方法。

本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从机器学习的基本数学知识入手，循序渐进的学习Python机器学习项目的开发，并通过引入实际案例的学习，帮助学生更好的系统性学习机器学习，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。

本课程除要求学生掌握基础机器学习算法的运用，更重要的是要求学生拥有分析问题、解决问题的能力和学以致用的思想，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。

二、教学内容及教学基本要求1. 机器学习概述（2学时）了解机器学习的组成；了解不同划分标准下的机器学习算法；理解分类问题和回归问题；理解监督学习、半监督学习和无监督学习；了解生成模型和判别模型；了解模型评估方法；了解正则化处理；了解并使用Python的sklearn模块；2. 逻辑回归及最大熵模型（2学时）了解并掌握线性回归，包括一元线性回归和多元线性回归；理解广义线性回归，包括逻辑回归、多分类逻辑回归和交叉熵损失函数；理解最大熵模型；了解并掌握分类问题的评价指标；实现一个简单的逻辑回归案例；3. k-近邻算法（2学时）理解k-近邻算法的数学思想；掌握实现k-近邻算法所需要的一般手段，包括k值的选取、距离的度量和快速检索；实现简单的k-近邻算法，并自主对比不同参数下的表现；4. 决策树（2学时）理解决策树算法的思想；了解并掌握特征选取中的不同度量及数学含义，包括信息增益和信息增益比；了解并掌握决策树生成算法CART；理解决策树剪枝，包括预剪枝和后剪枝及之间的区别；实现简单的决策树算法完成分类问题；5. 朴素贝叶斯分类器（2学时）理解极大似然估计；理解并掌握朴素贝叶斯分类；了解拉普拉斯平滑；了解朴素贝叶斯分类器和极大似然估计之间的联系；实现简单的朴素贝叶斯分类器完成垃圾信息分类问题；6. 支持向量机（2学时）理解支持向量机的核心思想；理解最大间隔及超平面的数学定义；理解线性可分支持向量机的数学实现；理解线性支持向量机的数学实现；了解合页损失函数；理解并掌握核技巧解决线性不可分问题；了解并掌握SVM算法解决二分类问题和多分类问题；实现简单的SVM模型完成分类问题；7. 集成学习（4学时）理解回归问题中的偏差与方差；理解Bagging的思想和数学实现；了解随机森林与Bagging之间的区别；理解并掌握Boosting的思路和AdaBoost的算法实现；了解提升树及各自的特点，包括残差提升树、GBDT和XGBoost；了解Stacking；实现GBDT模型完成房价预测问题；8. EM算法及其应用（4学时）理解并掌握EM算法的算法流程；了解高斯混合模型，结合案例理解数学实现；了解并掌握隐马尔科夫模型，包括核心思想、观测概率的计算、估计隐马尔可夫模型的参数和隐变量序列预测；实现高斯混合模型完成分类问题；9.降维（4学时）了解降维的目的；理解主成分分析的数学实现；理解并掌握主成分分析算法的流程，实现鸢尾花数据降维；了解奇异值分解；了解并掌握奇异值分解的用途和几何解释；实现利用奇异值分解将图片压缩；10.聚类（2学时）了解聚类的目的；理解不同的距离度量；了解并掌握层次聚类的算法流程；理解并掌握K-Means聚类的算法流程；理解并掌握K-Medoids聚类的算法流程；理解并掌握DBSCAN的算法流程和含义；实现K-Means模型完成鸢尾花数据聚类；11.神经网络与深度学习（6学时）理解神经元模型和各种激活函数；掌握多层感知机的组成；理解损失函数的数学含义；了解并掌握反向传播算法，包括梯度下降法的算法流程及梯度消失问题的解决办法；理解卷积神经网络，包括卷积、池化和网络结构；理解循环神经网络，了解LSTM；理解生成对抗网络的组成和算法流程；了解图卷积神经网络的数学含义；实现卷积神经网络完成手写数字的识别；12. 实验（16学时）教学说明及教学基本要求见《机器学习》实验教学大纲。

人工智能算法与应用教学大纲一、课程概述本课程旨在为学生提供人工智能算法与应用的全面理解和实践能力。

通过课程学习，学生将掌握人工智能算法的基本原理、方法和应用领域，具备运用人工智能技术解决实际问题的能力。

二、课程目标1、知识目标了解人工智能的基本概念、发展历程和研究领域。

掌握常见的人工智能算法，如搜索算法、分类算法、聚类算法等。

理解人工智能算法的数学原理和实现方法。

2、能力目标能够运用所学算法解决实际问题，如数据分析、模式识别等。

具备编程实现人工智能算法的能力。

能够对算法的性能进行评估和优化。

3、素质目标培养学生的创新思维和解决问题的能力。

提高学生的团队协作和沟通能力。

培养学生的科学精神和职业道德。

三、课程内容1、人工智能基础人工智能的定义、发展历程和应用领域。

人工智能的研究方法和技术体系。

机器学习、深度学习的基本概念。

2、搜索算法盲目搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索。

启发式搜索算法，如 A算法。

搜索算法的应用案例分析。

3、分类算法决策树算法，如 ID3、C45 算法。

朴素贝叶斯算法。

支持向量机算法。

分类算法的性能评估指标。

4、聚类算法KMeans 算法。

层次聚类算法。

密度聚类算法。

聚类算法的应用场景。

5、神经网络神经元模型和感知机。

多层前馈神经网络。

反向传播算法。

神经网络的训练技巧和优化方法。

6、深度学习卷积神经网络。

循环神经网络。

生成对抗网络。

深度学习的应用案例，如图像识别、自然语言处理。

7、强化学习强化学习的基本概念和原理。

Qlearning 算法。

策略梯度算法。

强化学习的应用，如机器人控制、游戏智能。

8、人工智能应用图像识别与处理。

自然语言处理。

智能推荐系统。

人工智能在医疗、金融、交通等领域的应用。

四、课程教学方法1、课堂讲授讲解人工智能算法的基本原理、数学模型和实现方法。

结合实际案例分析算法的应用和性能。

2、实验教学安排实验课程，让学生通过编程实现人工智能算法。

实验内容包括算法的实现、性能评估和应用实践。

医学信息学期末复习重点（1）《医学信息学》期末复习材料第1章1、医学信息学定义：探讨生物学的、医学的或者更广义的健康数据的采集、存储、交互和展现的过程的科学；探讨如何利用信息科技来优化这些过程的科学；以及探讨如何利用这些数据实现信息和知识层次的各种应用的科学。

2、三个重要概念：数据、信息、知识的关系：数据、信息、知识。

数据是原始符号，信息是经过分析的可用的数据，而知识是信息组成的一系列法则和公式。

第2章1、ISO信息、数据的概念：ISO（国际标准化组织）的信息定义：信息是人有用的数据，这些数据将可能影响到人们的行为与决策。

ISO（国际标准化组织）的数据定义：数据是对事实、概念或指令的一种特殊的表达形式，这种特殊的表达形式可以用人工的方式或者用自动化的装置进行通信、翻译转换或者进行加工的处理。

2、数据和信息的关系：数据是散在的，无关的，或按一定规律排列组合的事实、数字或符号。

数据是潜在的信息。

而知识是与用户的能力和经验相结合并应用于解决问题或产生新知识的信息。

数据是信息的原料素材，信息的基础是数据，而信息是知识的原料。

3、信息的特征：信息不是物质、可以共享、没有质量、需要载体传递、不是能量、允许消失、可以处理、有时效性和针对性、可以传输或存储。

4、医学信息管理定义：（广义的）信息管理是在管理科学的一般原理指导下，对信息活动中的各种要素，包括信息、人员、资金、设备、技术等，进行科学的规划、组织、协调和控制，以充分开发和有效利用信息资源，从而最大限度地满足社会的信息需求。

（狭义的）对信息本身的管理三个要素：人员、技术、信息；两个方面：信息资源和信息活动5、信息资源管理（IRM）三个层次：个人的、组织的和社会的IRM。

6、信息管理科学：信息管理科学是一门以普遍存在的社会信息现象为研究对象，在揭示其基本规律的基础上解决社会信息服务中的各种问题。

信息学、管理学和系统科学是主体学科。

宏观描述：信息管理微观描述：信息资源管理信息技术四基元：感测技术，通信技术，计算机和智能技术，控制技术7、医学信息管理概念：对医学信息进行搜集、加工、组织、存储、传递、访问、分析、利用、研究的过程，即对医学信息的开发管理和利用。

机器学习课程设计题目一、教学目标本课程旨在让学生掌握机器学习的基本概念、方法和应用，培养学生对机器学习的兴趣和好奇心，提高学生解决实际问题的能力。

1.了解机器学习的定义、发展历程和应用领域；2.掌握监督学习、无监督学习和强化学习等基本学习方法；3.熟悉常见的学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等；4.了解机器学习中的优化方法和评估指标。

5.能够运用机器学习算法解决实际问题；6.熟练使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练和调试；7.掌握数据分析、数据清洗和数据可视化等技能。

情感态度价值观目标：1.培养学生对的认知，认识到机器学习在现代社会中的重要性和潜在价值；2.培养学生敢于创新、勇于实践的精神，提高学生解决实际问题的能力；3.培养学生团队协作和沟通交流的能力，增强学生的责任感和使命感。

二、教学内容本课程的教学内容分为八个章节，具体安排如下：1.第四章机器学习概述–机器学习的定义和发展历程–机器学习的应用领域和挑战2.第五章监督学习–决策树和随机森林–支持向量机3.第六章无监督学习–关联规则挖掘4.第七章强化学习–强化学习的定义和分类–强化学习算法（如Q学习、SARSA等）–强化学习应用案例5.第八章机器学习实践–数据分析与数据清洗–数据可视化–模型训练与评估6.第九章机器学习框架–TensorFlow介绍–PyTorch介绍–框架对比与选择7.第十章机器学习案例分析–自然语言处理8.第十一章机器学习的未来发展–深度学习的发展趋势–增强学习的研究方向–的应用前景三、教学方法本课程采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。

1.讲授法：通过讲解机器学习的基本概念、方法和算法，使学生掌握理论知识；2.讨论法：学生就机器学习相关话题进行讨论，提高学生的思考和表达能力；3.案例分析法：分析实际案例，让学生了解机器学习在各个领域的应用，培养学生的实际操作能力；4.实验法：让学生动手实践，通过实验操作加深对理论知识的理解和掌握。

一、选择题1可视分析是一种（）？【A.】交互式用户界面模型【B.】结构化用户界面模型【C.】非结构化用户界面模型【D.】独立式用户界面模型【答案】A2数据科学的研究对象是（）？【A.】药品成分【B.】文学作品【C.】数据界的数据【D.】人类历史【答案】C3下面不是研究数据方法的是（）？【A.】统计学【B.】机器学习【C.】心理分析【D.】数据挖掘【答案】C4下面是数据科学的主要研究内容的是（）？【A.】数据泄露【B.】数据交易【C.】数据盗窃【D.】数据分析【答案】D5下面不是数据产品开发的特征的是（）？【A.】多样性【B.】无竞争性【C.】增值性【D.】层次性【答案】B6下面不属于互联网大数据的是（）？【A.】视频【B.】图片【C.】音频【D.】心情【答案】D7下面不属于大数据的特性是（）？【A.】数据量大【B.】多样性【C.】真实性差【D.】具有价值【答案】C8下面属于结构化数据的是（）？【A.】表格数据【B.】图形【C.】图像【D.】HTML文档【答案】A9下面不属于大数据的处理过程的是（）？【A.】数据获取、储存【B.】数据清洗【C.】数据分析【D.】数据安全【答案】D10下面不属于大数据离线处理特点的是（）？【A.】数据保存时间短【B.】数据不会发生改变【C.】可进行复杂的批量计算【D.】方便查询计算结果【答案】A11下面不属于大数据处理模式的是（）？【A.】离线处理【B.】在线处理【C.】手动计算【D.】交互处理【答案】C12下面仅属于大数据在线处理模式的是（）？【A.】批量计算【B.】流式计算【C.】手动计算【D.】交互处理【答案】B13下面不属于流式数据源的是（）？【A.】硬盘数据【B.】传感器数据【C.】图像数据【D.】流媒体传输【答案】A14下面不属于流式数据的特点的是（）？【A.】实时性【B.】层次性【C.】易失性【D.】突发性【答案】B15下面不属于大数据计算模式的类型的是（）？【A.】批量计算【B.】手动计算【C.】流式计算【D.】交互式计算【答案】B16下面不属于数据流技术应用的方式是（）？【A.】指定查询【B.】模糊查询【C.】即席计算【D.】中间计算【答案】B17下面不属于判断大数据应用成功的指标是（）？【A.】创造价值【B.】具备高速度【C.】在本质上提高【D.】低性能【答案】D18基于任务的定义和分类，下列不属于可视分析关注点的是（）？【A.】以用户价值为关注点【B.】以用户意图为关注点【C.】以同户行为为关注点【D.】以软件操作为关注点【答案】A19下面不属于企业大数据应用成功的考虑因素是（）？【A.】成本【B.】客户满意度【C.】附加收益【D.】工人满意度【答案】D20下面不属于大数据在通讯行业的应用是（）？【A.】预测客户行为【B.】市场监控【C.】智能电表【D.】市场预警【答案】C21MapReduce以什么方式进行分布式计算（）？【A.】文本【B.】函数【C.】数据集【D.】矩阵【答案】B22在Hadoop中，将每一次计算请求称为一个（）？【A.】文本【B.】函数【C.】数据集【D.】作业【答案】D23在Hadoop中，将每个作业拆分为若干个（）？【A.】文本【B.】Map任务【C.】数据集【D.】Reduce任务【答案】B24在Hadoop中，作业服务器被称为（）？【A.】Job【B.】Map【C.】Master【D.】Reduce【答案】C25下列不属于一个作业的计算流程的是（）？【A.】作业开始【B.】作业修改【C.】Map任务分配【D.】Reduce任务执行【答案】B26下列不属于Map任务的执行的子步骤的是（）？【A.】输入准备【B.】输入修改【C.】算法执行【D.】输出生成【答案】B27在MapReduce模型编程中，不属于其步骤的是（）？【A.】遍历数据【B.】映射键值【C.】数据分组【D.】数据插补【答案】D28Hadoop的核心是（）和MapReduce。