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- 1.在进行自然语言处理的过程的机器学习中，通常将数据集划分为（ ）数据集和（ ）数据集。训练数据集用于训练数据，生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
- 2.sklearn是一个用于机器学习的python库，提供了各种用于数据分析和建模的工具
- 3.机器学习指机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务。下列关于机器学习的说法错误的是? 选项： A、机器学习的数据量要大,并且避免过多的噪音数据; B、机器学习生成的结果是模型,是通过历史经验总结出的一套解决方案; C、机器学习广泛应用于营销、预测、关系挖掘、文本分析、智能设备等方面; D、机器学习的核心是算法,算法越复杂,机器学习准确率就越高; E、机器学习是反复训练的过程,通过学习对样本的特征进行统计和归纳; F、机器学习需要验证,用测试数据集检测模型构建,评估模型的准确率;
- 4.数据分析的组成部分：选项： A: 统计学，机器学习，数据可视化; B:统计学，数据学习，数据分类; C:统计学，机器学习，数据具体分析; D:统计学，数据学习，数据可视化
- 5.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（）
- 6.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（ ）
- 7.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（ ） 选项： A、正确 B、错误
- 8.在大数据分析中，以下哪种方法通常用于发现数据中的隐藏模式？（ ） 选项：A、数据清洗 B、机器学习 C、数据加密 D、数据整理
- 9.从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习
- 10.机器学习的特点有（ ）。 选项： A:机器学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学 B:机器学习的目的是对数据进行预测与分析 C:机器学习以模型方法为中心，利用统计学习的方法构建模型并利用模型对未知数据进行预测和分析 D:具有创造性思维
- 11.机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（ ）（多选题）选项： A:数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。; B:数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。; C:机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。; D:两者是相互独立的两种数据处理技术。
- 12.在大数据分析中，机器学习算法只能处理结构化数据。 选项： A:正确 B:错误
- 13.机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（ ）（多选题）选项： A:数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。; B:数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。; C:机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。; D:两者是相互独立的两种数据处理技术。
- 14.机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（）（多选题） 选项： A、数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。 B、数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。 C、机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。 D、两者是相互独立的两种数据处理技术。
- 15.从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够A新的数据进行预测，也被称为统计机器学习 选项： A:正确 B:错误
- 16.机器学习使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言不同，使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做（）。
- 17.在数据挖掘中方法中，机器学习的主要方法有 选项： A:在数据挖掘中方法中，机器学习的主要方法有 B:决策树 C:规则归纳 D:回归分析 E: 神经网络
- 18.业务分析平台主要通过大数据分析和机器学习等方法，对数据进行深度解析，以图表、数据报告等方式进行可视化展示，并应用于（)。
- 19.机器学习项目实施的过程中错误的说法是？ 选项： A: 机器学习合适算法的选择在分析前一般很难确定; B: 机器学习项目实施是数据分析师的工作，不需要用户参加; C: 很多机器学习工具遵循一定的机器学习步骤; D: 机器学习的过程不是简单的
- 20.在Python机器学习中，以下哪个工具是用于数据分析和可视化的？ 选项：A、TensorFlowB、Scikit-learnC、PandasD、Keras
