物联网与数据挖掘习题答案 第7章 课后习题

7-1简述聚类算法的基本思想。聚类是一种典型的无监督学习方法，按照某个特定准则将一组对象分成为若干个簇，使 得在同一个簇中的对象之间的相似性尽可能大，而不在同一个簇中的对象之间的差异性尽可 能大。也就

物联网与数据挖掘习题答案 第12章 课后习题

12-1关联分析与因果分析之间有何异同点?关联分析和因果分析是两种常用的数据分析方法，它们在某些方面具有相似之处，但在 其他方面又有明显的差异。相同点：都是从数据中挖掘出数据之间的关系；都可以通过计算

物联网与数据挖掘习题答案 第9章 课后习题

9-1简述神经元模型与生物神经元之间的关系。神经元模型是指人工神经网络中使用的数学模型，它是对生物神经元的抽象和简化。生 物神经元是组成人类神经系统的基本细胞单元，负责传递神经信号。神经元模型通过对生

物联网与数据挖掘习题答案 第5章 课后习题

5-1简述决策树算法的基本思想。决策树主要由节点和连接节点的有向边组成，其中节点分为内部节点和叶子节点。 内部节点对应样本的特征，叶子节点对应样本的标签。决策树的分类过程：首先，从根 节点开始，对样本

物联网与数据挖掘习题答案 第1章 课后习题

1-1简述物联网的产生与发展。参见教材第1.1.1小节。1-2简述物联网与无线传感器网络之间的区别与联系。无线传感器网络由部署在监测区域内的大量静止或移动的廉价微型传感器节点组成，通 过无线通信方式形

物联网与数据挖掘习题答案 第6章 课后习题

6-1简述集成学习的基本思想。集成学习体现了“三个臭皮匠顶个诸葛亮.人多力量大”等人类的经验和智慧。集成学习 的基本思想：首先，学习一组弱学习器；然后，根据某种策略结合这些弱学习器，从而获得 比单个弱

物联网与数据挖掘习题答案 第14章 课后习题

14-1简述迁移学习被提出的背景和意义。传统的机器学习方法一般假设训练数据和测试数据服从同一个分布。在实际应用中，由 于各种各样的原因，训练数据和测试数据的分布往往是不相同的，将在训练集上得到的模型

物联网与数据挖掘习题答案 第13章 课后习题

13-1简述主动学习被提出的背景、意义及学习框架。物联网技术的快速发展和广泛应用使得我们可以随时随地、便捷地完成大规模数据的感 知、传输、收集、存储与处理；数据挖掘技术使得我们可以从数据中获取有效的、

物联网与数据挖掘 习题及答案 第13、14章

13-1简述主动学习被提出的背景、意义及学习框架。物联网技术的快速发展和广泛应用使得我们可以随时随地、便捷地完成大规模数据的感 知、传输、收集、存储与处理；数据挖掘技术使得我们可以从数据中获取有效的、

物联网与数据挖掘 习题及答案 第3、4章

3-1简述常用的数据库系统。关系型数据库采用关系模型来存储结构化数据，但难以满足Web 2.0时代下高并发读/ 写、海量数据高效存储与访问、高可扩展性与高可用性等现实需求。非关系型数据库采用非关系模型

物联网与数据挖掘 习题及答案 第7、8章

7-1简述聚类算法的基本思想。聚类是一种典型的无监督学习方法，按照某个特定准则将一组对象分成为若干个簇，使 得在同一个簇中的对象之间的相似性尽可能大，而不在同一个簇中的对象之间的差异性尽可 能大。也就

物联网理论知识考试题与答案

物联网理论知识考试题与答案一、单选题(共60题，每题1分，共60分)1、局域网由()统一指挥，提供文件、打印，通信和数据库等功能。A、数据库管理系统B、网络操作系统C、网卡D、工作站正确答案：B2、根