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相关试题
- 1.有关数据质量不正确的说法是哪个？选项： A:数据预处理的重要目的是提高机器学习结果的质量。; B:错误的数据将可能产生有害于决策的结果。; C:因为数据量很大，所以数据质量差一些也对机器学习没多大影响。; D:从业务系统提取的脏数据需要预处理才能进行建模工作。
- 2.有关数据质量的认识正确的是？? 数据预处理就是删除有问题的数据。数据质量一般可以由机器自动完成，不需要数据分析人员参与。各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。有些机器学习算法具有比较强的抗噪型，因此不需要预处理也能得到有用的规律。
- 3.有关数据质量的认识正确的是？? 有些机器学习算法具有比较强的抗噪型，因此不需要预处理也能得到有用的规律。数据预处理就是删除有问题的数据。各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。数据质量一般可以由机器自动完成，不需要数据分析人员参与。
- 4.数据预处理对机器学习是很重要的，下面说法正确的是哪个？选项： A:数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量。; B:数据噪声对神经网络的训练没什么影响。; C:对于有问题的数据都直接删除即可。; D:预处理不需要花费大量的时间。
- 5.数据预处理对机器学习是很重要的,下面说法正确的是( )。 选项：A.数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量B.数据噪声对神经网络的训练没什么影响C.对于有问题的数据都直接删除即可D.预处理不需要花费大量的时间
- 6.关于数据预处理的说法，下列描述错误的是（ ）。 选项： A:A、初始数据直接被应用可能会导致分析结果出现偏差 B:B、数据预处理可以提高初始数据的质量 C:C、数据预处理只负责处理“脏”数据 D:D、数据预处理是数据分析或挖掘前的准备工作
- 7.关于数据预处理的说法，下列描述错误的是（ ）。 选项： A:A、初始数据直接被应用可能会导致分析结果出现偏差 B:数据预处理可以提高初始数据的质量 C:数据预处理只负责处理“脏”数据 D:数据预处理是数据分析或挖掘前的准备工作
- 8.大数据存储技术中，数据清洗是指去除异常或重复的数据，可以提高数据质量和分析结果的准确性。 选项： A:正确 B:错误
- 9.将原始数据进行清洗、集成、变换、维度规约等，从而将原始数据转化为分析算法适用的形式，提高数据质量。这是以下哪个步骤的任务？( ) 选项： A、数据可视化 B、分类和预测 C、数据预处理 D、机器学习
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10.关于数据预处理的说法，下列描述错误的是（ ）。 选项： A:
初始数据直接被应用可能会导致分析结果出现偏差
B:数据预处理可以提高初始数据的质量
C:数据预处理只负责处理
D:数据预处理是数据分析或挖掘前的准备工作
- 11.数据预处理是机器学习项目中的重要步骤，包括数据清洗、数据转换、特征选择等，对模型的性能有至关重要的影响。 选项： A:正确 B:错误
- 12.数据分析的基础是数据，数据质量的高低直接决定了分析结果 选项： A:正确 B:错误
- 13.以下关于转化数量与质量说法正确的是（） 选项： A、转化目标越浅，数据量越大。数据质量越好 B、转化目标越深，数据量越大，数据质量越好 C、转化目标越浅，数据量越大，数据质量越差
- 14.大数据给机器学习带来了哪些挑战？选项： A:数据源多样化；; B:数据量非常大；; C:数据分布会发生变化；; D:数据质量不高；
- 15.在机器学习算法/统计模型的设计与应用的基础上，采用（ ）将数据分析的结果展示给最终用户 选项： A:数据预处理 B:数据可视化方法 C:数据建模 D:数据分析
