清华大学《数据挖掘：理论和算法》期末
考试试题及参考答案
（2018年12月23日）
单选题 (1 满分)
关于学习率参数的设置，正确的描述是：
较大的值有助于提高算法的收敛
稳定性较小的值有助于提高算法的收敛速度
在开始阶段应该较大，然后逐渐减小
在开始阶段应该较小，然后逐渐增大
单选题 (1 满分)
在权重更新公式中引入冲量的主要目的是：
提高算法的收敛精度
提高算法的稳健性
提高算法的全局优化能力
有助于摆脱误差平缓区域
单选题 (1 满分)
假设样本数大于维数，利用PCA技术，可以把N维数据降到：
只能到1维
只能到N-1维
1到N-1维
取决于样本的类别数
单选题 (1 满分)
假设超平面为w*x+b=0，其margin的大小为：
1/|w|
2/|w|
|b|/|w|
2|b|/|W|
单选题 (1 满分)
在DBSCAN中，对数据点类型的划分中不包括：
中心点
核心点
边缘点
噪点
判断题 (1 满分)
因为关联规则描述的是事件之间的条件概率，因此可以用于推断因果关系。
正确
错误
单选题 (1 满分)
以下关于离点（Outlier）和异常点（Anomaly）关系的论述正确的是：
一回事，说法不同而已
离点一定是异常点
异常点一定是离点
不能简单判定
单选题 (1 满分)
适合可视化高维数据的方法是：
圆饼图
平行坐标
直方图
单选题 (1 满分)
根据Delta规则，在stochastic learning模式下，若神经元的实际输出大于期望输出，权重应：
顺势而为：增大
反其道而行之：减小
若相应输入大于零：减小
若相应输入小于零：减小
判断题 (1 满分)
关联规则X->Y的支持度等同于{X, Y}的支持度。
正确
错误
单选题 (1 满分)
在SVM领域中，margin的含义是：
马金
间隔
保证金
单选题 (1 满分)
关于Apriori算法说法不正确的是：
所有频繁项集的子集都是频繁的
所有不频繁项集的超集都是不频繁的
对频繁项集的搜索遵循bottom-up的原则最终的输出结果是长度最长的频繁项集单选题 (1 满分)
在层次型聚类中：
需要用户预先设定聚类的个数
需要用户预先设定聚类个数的范围
第一范式正则化不能产生稀疏解对于N个数据点，可生成1到N个簇
对于N个数据点，可生成1到N/2个簇单选题 (1 满分)

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