数据挖掘计算题（数据挖掘计算题及答案）

本篇目录：

1、对于社交网络的数据挖掘应该如何入手,使用哪些算法2、数据挖掘十大算法-3、求数据挖掘考试题4、可以食用的果核有哪些?它的营养价值?

对于社交网络的数据挖掘应该如何入手,使用哪些算法

遗传算法 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。

)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

分布式计算，非结构化数据库，分类、聚类等算法。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

社交网络数据：一些社交媒体APP可以访问我们的社交网络数据，包括好友列表、发布内容、点赞和评论等。这些数据可以用于提供个性化的内容和广告，也可以用于识别我们的兴趣和偏好。

数据挖掘十大算法-

最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm， EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。

AdaBoostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。

大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

求数据挖掘考试题

再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。

【答案】：B、C、D、E 数据源必须是真实的、大量的、有噪声的； 发现的是用户感兴趣的知识； 发现的知识是可接受、可理解、可运用的； 并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

最小-最大规范化对原始数据进行线性变换。假定minA 和maxA 分别为属性A的最小和最大值，通过公式可以将 A 的值 v映射到区间[new_minA ，new_maxA ]中的 v’。

可以食用的果核有哪些?它的营养价值?

我要告诉你，牛油果的核是可以被食用的。虽然不像果肉那样柔软可口，但它确实具有一些营养价值。牛油果核富含纤维、抗氧化剂和健康脂肪酸。纤维对于促进消化系统健康非常重要，并可帮助减轻便秘问题。

想具体了解可以和我一起去看看，同时我也会告诉大家吃菠萝蜜时会有哪些禁忌。

菠萝蜜核大枣粥补血降压 菠萝蜜核中含有高量的钾，对于缓解血压过高有很好帮助，大枣一直都是滋阴补血的保健品，两者一起食用即营养又美味。菠萝蜜核纹鸡益气补肾。

牛油果是一种营养价值很高的水果，果肉柔软似乳酪，色黄，风味独特，含多种维生素、丰富的脂肪和蛋白质，钠、钾、镁、钙等含量也高。因牛油果似乳酪一般软滑、细腻的口感，很多人误以为它是一种胆固醇很高的不健康水果。

到此，以上就是小编对于数据挖掘计算题及答案的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

数据挖掘