Gyikoo/KT_QA huggingface dataset:
问题：在回归分析中：被解释变量y是[填空1] 、解释变量x是[填空2] 。
答案：{"1": ["随机变量", "因变量"], "2": ["非随机变量", "自变量"]}
问题：回归分析通常用于挖掘关联规则 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：某块农田粮食的产量与施肥量之间的关系为不确定性关系 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：多元线性回归是研究处理两个变量之间关系的最简单模型 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：时序预测与回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处的时间不同 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：回归分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：一元线性回归模型包含一个解释变量和两个被解释变量 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：用总平方和表示因变量的n个观察值与其均值的误差的总和 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：一元k次多项式回归方程为 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：应用回归预测法时，即使变量之间不存在相关关系，也可以对这些变量应用回归预测法 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：1. 下表给出课程数据库中学生的期中和期末考试成绩。（1）绘制数据的散点图。X和Y看上去具有线性联系吗？（2）使用最小二乘法，由学生课程中成绩预测学生的期末成绩的方程式。（3）预测期中成绩为86分的学生的期末成绩。
问题：为研究0~8岁儿童身高增长规律，调查了20名男童和20名女童的身高Y(cm) 和年龄X2(岁)，数据如下表所示，试进行二元线性回归分析。
问题：下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）与人均消费水平的统计数据：求：（1）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图。（2）选择合适的回归模型，求解回归方程。
问题：多元线性回归模型表示的是多个自变量与一个因变量之间的关系 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：SVM通过什么实现线性不可分割问题 {'A': '特征降维', 'B': '特征筛选', 'C': '基尼系数', 'D': '核函数'}
答案：D
问题：1. 下列几种数据挖掘功能中被广泛的用于购物篮分析的是（ ） {'A': 'A.关联分析；', 'B': 'B.分类和预测；', 'C': 'C.聚类分析；', 'D': 'D.演变分析'}
答案：A
问题：2. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题（ ） {'A': 'A.关联规则发现；', 'B': 'B.聚类；', 'C': 'C.分类；', 'D': 'D.自然语言处理；'}
答案：A
问题：3. 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生多少个关联规则（ ） {'A': 'A. 4；', 'B': 'B. 5；', 'C': 'C. 6；', 'D': 'D. 7；'}
答案：C
问题：4. 置信度(confidence)是衡量哪种兴趣度度量的指标（ ） {'A': 'A. 简洁性；', 'B': 'B. 确定性；', 'C': 'C. 实用性；', 'D': 'D. 新颖性；'}
答案：B
问题：5. 关联规则的支持度公式为（ ） {'A': 'A.support(A=&gt;B)=P(A∩B)；', 'B': 'B.support(A=&gt;B)=P(B|A)；', 'C': 'C.support(A=&gt;B)=P(A∪B)；', 'D': 'D.support(A=&gt;B)=P(A|B)；'}
答案：C
问题：6. 下列指标中，能够度量一个规则的强度，同时衡量两个集合之间的独立性的是（ ） {'A': 'A. 提升度；', 'B': 'B. 杠杆度；', 'C': 'C. IS度量；', 'D': 'D. 确信度；'}
答案：D
问题：7. 规则∅→A和A→∅的置信度是（ ） {'A': 'A. 50%；', 'B': 'B. 75%；', 'C': 'C. 90%；', 'D': 'D. 100%；'}
答案：D
问题：8. 令C1 ,C2和C3分别是规则{p}→{q},{p}→{q,r},{p,r}→{q}的置信度。如果假定C1, C2和C3有不同的值，置信度最低的规则是（ ） {'A': 'A. C1；', 'B': 'B. C2；', 'C': 'C. C3；', 'D': 'D. C2和C3；'}
答案：B
问题：9. 购买HDTV和购买健身器的情况如下表所示，设最小支持度阈值为0.3，最小置信度阈值为0.6，则{买HDTV }→{买健身器}的支持度为（ ） {'A': 'A. 0.45；', 'B': 'B. 0.55；', 'C': 'C. 0.33；', 'D': 'D. 0.27；'}
答案：C
问题：10. 上一题所给的数据中，{买HDTV }→{买健身器}的置信度为（ ） {'A': 'A. 0.65；', 'B': 'B. 0.55；', 'C': 'C. 0.49；', 'D': 'D. 0.33；'}
答案：B
问题：11. 如果X∈Y,且Y中至少有一项不在X中，那么Y是X的（ ） {'A': 'A. 频繁项集；', 'B': 'B. 真超项集；', 'C': 'C. 闭频繁项集；', 'D': 'D. 极大频繁项集；'}
答案：B
问题：12. 下列关于Apriori算法的分析中，错误的是（ ） {'A': 'A. Apriori算法基于支持度的剪枝技术，用来控制候选项集的指数增长；', 'B': 'B. Apriori算法包括候选集生成和向下封闭检测两个阶段；', 'C': 'C. Apriori算法会扫描数据库2次；', 'D': 'D. Apriori算法使用逐层搜索的迭代方法；'}
答案：C
问题：13. 下表所示的购物篮事务数据集中能够提取的3-项集的最大数量是（ ） {'A': 'A. 3；', 'B': 'B. 6；', 'C': 'C. 10；', 'D': 'D. 20；'}
答案：D
问题：14. 从上一题所给的数据中能够提取的频繁项集的最大长度是（ ） {'A': 'A. 1；', 'B': 'B. 2；', 'C': 'C. 3；', 'D': 'D. 4；'}
答案：D
问题：15. 下列不属于Apriori算法的缺点的是（ ） {'A': 'A. Apriori算法分为两个阶段挖掘频繁项集；', 'B': 'B. Apriori算法产生候选项目集时没有排除无用的候选项集；', 'C': 'C. Apriori算法在每一步产生候选项目集时循环产生的组合过多；', 'D': 'D. 在扫描大型数据库时，Apriori算法会大大增加计算机系统I/O开销；'}
答案：A
问题：1. 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}，{1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。选出根据Apriori 算法利用上述频繁3-项集生成的候选4-项集（ ） {'A': 'A. {1,2,3,4}；', 'B': 'B. {1,2,3,5}；', 'C': 'C. {1,2,4,5}；', 'D': 'D. {2,3,4,5}；'}
答案：A, B, C, D
问题：2. 下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中哪几个是频繁闭项集（ ） {'A': 'A. abc；', 'B': 'B. ad；', 'C': 'C. cd；', 'D': 'D. de；'}
答案：A, D
问题：3. 一个数据库有5 个事务，如下表所示。设min_sup=60%，min_conf = 80%。从下列选项中选出频繁2-项集（ ） {'A': 'A. {M,K}；', 'B': 'B. {O,K}；', 'C': 'C. {K,E}；', 'D': 'D. {M,O}；'}
答案：A, B, C
问题：4. 以下关于非频繁模式说法,正确的是（ ） {'A': 'A. 其支持度小于阈值；', 'B': 'B. 都是不让人感兴趣的；', 'C': 'C. 其支持度大于阈值；', 'D': 'D. 对异常数据项敏感；'}
答案：A, D
问题：5. 事务数据集如下表所示，按照FP-growth算法的思路，以c为后缀搜索到的频繁项集有（ ） {'A': 'A. {c}；', 'B': 'B. {b,c}；', 'C': 'C. {a,b,c}；；', 'D': 'D. {a,c}'}
答案：A, B, C, D
问题：6. 下列关于FP-growth算法优缺点的表述中，正确的有（ ） {'A': 'A. 相比于Apriori算法，FP-growth算法运行速度要快一个数量级；', 'B': 'B. FP-growth算法在建立FP-tree时占用空间较小；', 'C': 'C. FP-growth算法无须多次扫描数据库，节省了运行时间；', 'D': 'D. FP-growth算法处理产生的条件树时会占用很多资源；'}
答案：A, C, D
问题：1. Aprior算法包括[填空1]和 [填空2]两个基本步骤。
答案：{"1": ["连接"], "2": [" 剪枝"]}
问题：2. 关联规则的经典算法包括[填空1]和[填空2]，其中[填空3]的效率更高。
答案：{"1": ["Apriori "], "3": ["FP-growth"], "2": ["FP-growth "]}
问题：3. 如果L2={{a,b},{a,c},{a,d},{b,c},{b,d}}，则连接产生的C3=[填空1]
答案：{"1": ["{{a,b,c},{a,b,d},{a,c,d},{b,c,d}}"]}
问题：4. 关联规则的置信度公式为confidence(A=&gt;B)=[填空1]
答案：{"1": ["P(B|A)"]}
问题：5. 同时满足[填空1]和[填空2]的规则称之为强关联规则。
答案：{"1": ["最小支持度阈值"], "2": ["最小置信度阈值"]}
问题：6. 如果一个项集的直接超集都不具有和它相同的支持度计数，则称其为:[填空1]
答案：{"1": ["闭项集"]}
问题：7. 在挖掘闭模式算法中，直接搜索闭频繁项集，并对结果进行剪枝是最常用的方法，其中剪枝的策略包括[填空1]和[填空2] 。
答案：{"1": ["项合并 "], "2": ["子项集剪枝"]}
问题：8. 不包含任何考察项集的事务称为:[填空1]
答案：{"1": ["零事务"]}
问题：9. 频繁出现在数据集中的模式称为:[填空1]
答案：{"1": ["频繁模式"]}
问题：10. 关联规则挖掘任务主要分为[填空1]和[填空2]两个子任务。
答案：{"1": ["频繁项集的产生 "], "2": ["关联规则的产生"]}
问题：11.大型数据库中的关联规则挖掘包含 找出所有[填空1]和由[填空2]产生[填空3]两个过程。
答案：{"1": ["频繁项集"], "3": ["强关联规则"], "2": ["频繁项集"]}
问题：12.FP-growth算法的基本思想是用FP-growth[填空1]形成频繁集。
答案：{"1": ["递归增长"]}
问题：13. 某个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，每个事务表示在一项收款机业务中卖出的商品项集，假定min_sup=40%，min_conf=40%，使用Apriori算法生成的强关联规则有 [填空1]和[填空2]两项。
答案：{"1": ["{面包}->{花生酱}"], "2": ["{花生酱}->{面包}"]}
问题：给定一个事物数据库，由Apriori算法生成频繁项集的过程中的第二步为[填空1]
答案：{"1": ["L2={ad,ae,af,de,df}"]}
问题：15.上一题中，由Apriori算法生成频繁项集的过程中的第四步为[填空1]。
答案：{"1": ["L4=∅"]}
问题：1. 事物t={牛奶，面包，啤酒}是[填空1]项集。
答案：{"1": ["3", "三"]}
问题：2. FP-growth算法在一次运行中扫描[填空1]次数据库。
答案：{"1": ["2", "两", "二"]}
问题：3. 计算关联规则{牛奶}=&gt;{咖啡}的支持度和置信度：[填空1][填空2](答案保留小数点后两位)
答案：{"1": ["0.40"], "2": [" 0.80"]}
问题：4. 从上题的数据中计算牛奶与咖啡之间的提升度和杠杆度：[填空1][填空2](答案保留小数点后一位)
答案：{"1": ["1.3"], "2": [" 0.1"]}
问题：5. 一个数据库有5个事务，如下表所示。设min_sup=60%，min_conf = 80%。用Apriori算法找出所有3频繁项集(答案中不要有空格，标点符号用半角)：[填空1]
答案：{"1": ["{O,K,E}", "{O,E,K}", "{K,O,E}", "{K,E,O}", "{E,O,K}", "{E,K,O}"]}
问题：6. 计算热狗与汉堡之间的全置信度和极大置信度：[填空1][填空2]
答案：{"1": ["0.5714"], "2": [" 0.6667"]}
问题：7. 从上题的数据中计算热狗与汉堡之间的皮尔森相关系数:[填空1]
答案：{"1": ["0.169"]}
问题：8. 计算{面包（A）=&gt;啤酒（E）}的支持度：[填空1](保留小数点后一位)
答案：{"1": ["0.2", "0.20"]}
问题：9. 从上题的数据中计算规则{面包（A）}=&gt;{甜酱（B）}的置信度:[填空1](答案保留小数点后两位)
答案：{"1": ["0.25"]}
问题：1. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：2. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：3. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：4. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有非空子集也是频繁的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：5. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：6. 如果两个项集的提升度的值小于1，则说明两个项集正相关。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：7. 两个项集的全置信度越大，说明两个项集的关系越紧密，反之则关系越疏远。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：8. 极大频繁项集的直接超集都不是频繁的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：9. 可信度是对关联规则的准确度的衡量。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：10. Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：11. 关联规则是形如X=&gt;Y的蕴含式，X和Y满足：X和Y是I的真子集，并且X和Y的交集为空集。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：12. 设最小支持度阈值为30%，最小置信度阈值为70%，如果一个项集的支持度为50%，则该项集是频繁项集。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：1. C4.5算法在构造决策树时使用的分裂属性是（ ） {'A': 'A.信息增益；', 'B': 'B.信息增益率；', 'C': 'C.基尼指数；', 'D': 'D.不纯度降低值；'}
答案：B
问题：2. 下两种描述分别对应的分类算法的评价标准是（ ）（a）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。（b）描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 {'A': 'A. Precision, Recall；', 'B': 'B. Recall, Precision；', 'C': 'C. Precision, ROC；', 'D': 'D. Recall, ROC；'}
答案：A
问题：3. 决策树中不包含的下列结点是（ ） {'A': 'A. 根结点（root node）；', 'B': 'B. 内部结点（internal node）；', 'C': 'C. 外部结点（external node）；', 'D': 'D. 叶结点（leaf node）；'}
答案：C
问题：4. 如下不是最近邻分类器的特点的是（ ） {'A': 'A．它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型；', 'B': 'B．分类一个测试样例开销很大；', 'C': 'C．最近邻分类器基于全局信息进行预测；', 'D': 'D．可以生产任意形状的决策边界；'}
答案：C
问题：5. 以下算法属于基于规则的分类器的是（ ） {'A': 'A. C4.5；', 'B': 'B. KNN；', 'C': 'C. Naive Bayes；', 'D': 'D. ANN；'}
答案：A
问题：6. 某苹果数据集如下所示， K近邻分类法（K取3）对（色度=8.8，高度=7.1，宽度=7.0）的苹果进行分类的结果为（ ） {'A': 'A.绿苹果；', 'B': 'B.布瑞本；', 'C': 'C.金冠苹果；', 'D': 'D.绿苹果或布瑞本；'}
答案：B
问题：7. 下列是有关于是否投保的数据集，第二列至第四列为特征，表中最后一列类别代表是否投保，按照“年薪”进行划分的信息增益率为（ ） {'A': 'A.0.061；', 'B': 'B.0.327；', 'C': 'C.0.485；', 'D': 'D.0；'}
答案：B
问题：8. 考虑下表中的数据集，使用贝叶斯分类预测记录X=（有房=否，婚姻状况=已婚，年收入=120k）的类标号（ ） {'A': 'A.Yes；', 'B': 'B. No；', 'C': 'C. Yes or No；', 'D': 'D. 不确定；'}
答案：B
问题：9. 考虑下表中的一维数据集，根据 1-最近邻、3-最近邻、5-最近邻、9-最近邻，对数据点 x=5.0分类，使用多数表决（ ） {'A': 'A. -、+、-、+；', 'B': 'B. +、+、-、-；', 'C': 'C. -、-、+、+；', 'D': 'D. +、-、+、-；'}
答案：D
问题：10. 考虑下表数据集，请估计条件概率（ ） {'A': 'A. 1/5、2/5；', 'B': 'B. 3/5、2/5；', 'C': 'C. 2/5、3/5；', 'D': 'D. 2/5、1/5；'}
答案：B
问题：11. 下表给出了一个关于动物类别的训练数据。数据集包含5个属性：warm_blooded、feathers、fur、swims、lays_eggs。 若样本按warm_blooded划分，对应的熵为（ ） {'A': 'A.0.809；', 'B': 'B. 0.819；', 'C': 'C. 0.609；', 'D': 'D. 0.619；'}
答案：A
问题：12. 以下关于随机森林算法的分析中错误的是（ ） {'A': 'A. 随机森林算法的基本思想是构造多棵决策树，共同决策输出类别；', 'B': 'B. 随机森林算法是单一决策树算法的延伸和改进；', 'C': 'C.在构建决策树的过程中需要剪枝；', 'D': 'D.整个森林的树的数量和每棵树的特征需要人为进行设定；'}
答案：C
问题：13. 分类模型的误差包括（ ） {'A': 'A. 聚集误差；', 'B': 'B. 泛化误差；', 'C': 'C. 数值误差；', 'D': 'D. 集成误差；'}
答案：B
问题：14. 下面的例子被分为3类：{Short，Tall，Medium}，Height属性被划分为（0，1.6），（1.6，1.7），（1.7，1.8），（1.8，1.9），（1.9，2.0），（2.0，∞），根据下表，对于t=&lt;Adam，M，1.95m&gt;用贝叶斯分类方法进行分类，则最终结果为（ ） {'A': 'A. Short；', 'B': 'B. Tall；', 'C': 'C. Medium；', 'D': 'D. None；'}
答案：B
问题：15. 下列是有关于是否购买电脑的数据集，其中学历，是否结婚，收入为特征，表中最后一列类别代表是否购买电脑，则数据集的信息熵为（ ） {'A': 'A. 0.254；', 'B': 'B. 0.376；', 'C': 'C. 0.971；', 'D': 'D. 0.865；'}
答案：C
问题：16. 某二分类问题的训练样本如下表所示，由此计算得的属性性别的Gini指标值为（ ） {'A': 'A. 0.3；', 'B': 'B. 0.5；', 'C': 'C. 0.7；', 'D': 'D. 0.9；'}
答案：B
问题：17. 下面的数据集包含两个属性X和Y，两个类标号&quot;+&quot;和&quot;-&quot;。每个属性取三个不同的值： 0, 1或2。&quot;+&quot;类的概念是Y=1， &quot;-&quot;类的概念是X=0或X=2。则由表构建的决策树的F1值（对&quot;+&quot;类定义）是（  ）。 {'A': 'A. 0.33；', 'B': 'B. 0.5；', 'C': 'C. 0.97；', 'D': 'D. 1;'}
答案：B
问题：1. 决策树分类的主要包括（ ） {'A': 'A 对数据源进行OLAP, 得到训练集和测试集；', 'B': 'B 对训练集进行训练；', 'C': 'C 对初始决策树进行树剪枝；', 'D': 'D 由所得到的决策树提取分类规则；', 'E': 'E 使用测试数据集进行预测，评估决策树模型；'}
答案：A, B, C, D, E
问题：2. 下列哪些是分类与预测的不同之处（ ） {'A': 'A. 分类的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型；', 'B': 'B. 分类被用作预测目标数据的类的标签；', 'C': 'C. 预测是建立一个模型去预测缺失的或无效的并且通常是数字的数据值；', 'D': 'D. 预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值；'}
答案：A, C
问题：3. 下列哪些是朴素贝叶斯分类的优缺点（ ） {'A': 'A. 朴素贝叶斯分类做了类条件独立假设，大幅降低了计算开销；', 'B': 'B. 需要大量训练数据以覆盖类条件概率空间，引入了很大开销；', 'C': 'C. 容易实现并在大多数情况下可以取得较好的结果；', 'D': 'D. 类条件独立在实际应用中缺乏准确性，因为变量之间经常存在依赖关系，这种依赖关系影响了朴素贝叶斯分类器的准确性；'}
答案：C, D
问题：4. 支持向量机模型包括（ ） {'A': 'A. 线性可分支持向量机；', 'B': 'B. 线性支持向量机；', 'C': 'C. 非线性可分支持向量机；', 'D': 'D. 非线性支持向量机；'}
答案：A, B, D
问题：5. 贝叶斯信念网络（BBN）有哪些特点（ ） {'A': 'A. 构造网络费时费力；', 'B': 'B. 对模型的过分问题非常鲁棒；', 'C': 'C. 有效地避免过拟合；', 'D': 'D. 最小化计算开销；'}
答案：A, B
问题：1. BP的拓扑结构分为多个层次：[填空1] 、[填空2]_、[填空3]。
答案：{"1": ["输入层"], "3": ["输出层"], "2": [" 隐含层 "]}
问题：2. 评价分类模型好坏常用得指标有[填空1] 、[填空2]和_[填空3] 等。
答案：{"1": [" 准确率 "], "3": [" F值"], "2": ["召回率"]}
问题：3. 逻辑回归的决策公式为[填空1]。
答案：{"1": ["y(x)=1/(1+e^(-(wx+b)))"]}
问题：4. [填空1]用来衡量事件不确定性的大小。
答案：{"1": ["信息熵"]}
问题：5. 支持向量机（SVM）通过[填空1]将训练样本从原始空间映射到一个更高维的空间。
答案：{"1": ["核函数"]}
问题：6. 随着训练对象数量趋向无穷，如果K同时也趋向无穷，K近邻分类器的错误率会渐进收敛到_[填空1]_ 。
答案：{"1": ["贝叶斯错误率"]}
问题：10. 为了避免决策树的[填空1]现象，提出随机森林算法。
答案：{"1": ["过拟合"]}
问题：11. 惰性学习法主要包括[填空1]、[填空2] 和[填空3] 。
答案：{"1": ["K近邻分类法"], "3": ["基于案例的推理"], "2": [" 局部加权回归法 "]}
问题：12. 分类评价指标中FP指_[填空1]，FN指[填空2]_。
答案：{"1": ["分类器将负类预测为正类的个数 "], "2": ["分类器将正类预测为负类的个数"]}
问题：14. 常见的决策树剪枝有_[填空1]和[填空2]_。
答案：{"1": ["先剪枝 "], "2": ["后剪枝"]}
问题：15. 按照某一特征进行划分的信息增益与数据集合关于这个特征的信息熵的比值称为[填空1]_。
答案：{"1": ["信息增益率"]}
问题：17. 影响K近邻算法性能的关键因素有_[填空1]的选择、[填空2]_的选择和_[填空3]_的选择。
答案：{"1": ["K值 "], "3": ["距离指标"], "2": ["目标类别 "]}
问题：18. 神经网络的学习分为[填空1]和[填空2]两类。
答案：{"1": ["离线学习"], "2": [" 在线学习"]}
问题：19. ID3算法在分裂节点处将_[填空1]作为分裂准则进行特征选择，递归地构建决策树。
答案：{"1": ["信息增益"]}
问题：20. 一处民宅在过去的10年里共发生过2次被盗，民宅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫5次，在盗贼入侵是狗叫的概率被估计为95%，则在狗叫的时候发生盗贼入侵的概率估计为[填空1] 。
答案：{"1": ["0.073%"]}
问题：21. 考虑下表所示二元分类问题的数据集,按照属性 A 和 B 划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选[填空1]属性；计算按照属性 A 和 B 划分时 Gini 系数，决策树归纳算法将会选择_[填空2]属性。
答案：{"1": ["A"], "2": ["B"]}
问题：22. 下列是有关于是否投保的数据集，第二列至第四列为特征，表中最后一列类别代表是否投保，数据集的信息熵为_[填空1]，按照每个特征进行划分的信息增益分别为[填空2]、[填空3]_、[填空4]_。
答案：{"1": ["0.971"], "3": ["0"], "2": ["0.096"], "4": ["0.486"]}
问题：23. 下列是有关于是否买车的数据集，第二列至第三列为特征，表中最后一列类别代表是否买车，每个特征的不纯度降低值为[填空1]、[填空2]。
答案：{"1": ["0.013"], "2": ["0"]}
问题：24. 已知一个多层前馈神经网络如图所示，令学习率为0.5，初始权重为w_14=-0.2，w_15=0.1，w_24=0.5，w_25=0.2，w_34=-0.4，w_35=0.1，w_46=0.3，w_56=-0.1。初始偏置为𝜃4=−0.5，𝜃5=0.5，𝜃6=0.1。激励函数为Sigmod。有一个训练元组𝑋={1,1,1},类标号为0。后向传播后权重w_46、w_14更新为[填空1][填空2]（计算结果保留三位小数）。
答案：{"1": ["0.238"], "2": ["-0.209"]}
问题：1. 当一个数据对象同时属于多个类时，很难评估分类的准确率。通常在这种情况下，我们选择的分类器一般趋向于含有这样的特征：最小化计算开销，即使给予噪声数据或不完整数据也能准确预测，在大规模数据下仍然有效工作，提供简明易懂的结果。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：2. KNN的主要思想是计算每个训练数据（每个训练数据都有一个唯一的类别标识）到待分类元祖的距离，取和待分类元祖距离最近的k个训练数据集，k个数据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元祖就属于那个类别。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：3. 给定决策树，选项有：（1）将决策树转换成规则，然后对结果规则剪枝；（2）对决策树剪枝，然后将剪枝后的树转换成规则。相对于选项（1），选择（2）的优点是更能泛化规则。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：4. 给定数据集 D，具有 m 个属性和 |D| 个训练记录，决策树生长的计算时间最多为m×D ×log(|D|)。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：5. 将结点划分为更小的后续结点后，结点熵可能会增加。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：6. 朴素贝叶斯假设属性之间是相互独立的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：7. 数据分类分为两步：第一步的基本任务是建立一个模型并描述预定的数据类集；第二步的基本任务是评估模型的预测准确率，用准确率可以接受的模型对类标号未知的数据进行分类。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：8. 分类规则的挖掘方法通常有:决策树法、贝叶斯法、人工神经网络法、粗糙集法和遗传算法。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：9. 决策树是用样本的属性作为树的结构，用样本属性的取值作为树分支的结点。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：10. 加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：11. 随机森林算法过程中只有一个随机过程，即每棵决策树的构建所需的特征是从整体特征集中随机选取的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：12. 惰性学习法的“惰性”体现在它不急于在收到测试对象之前构造分类模型。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：13. K近邻算法中K的取值对结果不会产生较大的影响。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：14. 支持向量机（SVM）对训练样本求解最小边距超平面。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：15. 分类和回归都可用于预测，两者的区别在于分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：16. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：17. Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：18. 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：19. 在判定树归纳中，树剪枝是有用的。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：20. ID3算法无法避免过拟合问题，而C4.5算法则可以避免。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：21. 逻辑回归算法属于回归算法。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：22. 冗余属性的问题会影响决策树的准确率。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：23. 下表为两周内天气与外出购物的数据集，利用朴素贝叶斯分类预测天气情况为（天气=晴，温度=冷，湿度=高，风力=强）时的结果为不会外出购物。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离（ ） {'A': '分类', 'B': '聚类', 'C': '关联分析', 'D': '隐马尔科夫链'}
答案：B
问题：简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ ） {'A': '层次聚类', 'B': '划分聚类', 'C': '划分聚类', 'D': '模糊聚类'}
答案：B
问题：下面哪种距离度量方法为欧几里得距离（ ） {'A': '', 'B': '', 'C': '', 'D': ''}
答案：B
问题：DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（ ） {'A': 'O(n)', 'B': 'O(n2)', 'C': 'O(logn)', 'D': 'O(mxlogn)'}
答案：B
问题：以下哪些算法是分类算法（ ） {'A': 'DBSCAN', 'B': 'C4.5', 'C': 'K-Mean', 'D': 'EM'}
答案：B
问题：在基本K均值算法里，当邻近度函数采用哪种距离的时候，合适的质心是簇中各点的中位数（ ） {'A': '曼哈顿距离', 'B': '平方欧几里德距离', 'C': '余弦距离', 'D': 'Bregman散度'}
答案：A
问题：以下哪个算法将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术（ ） {'A': 'MIN（单链）', 'B': 'MAX（全链）', 'C': '组平均', 'D': 'Ward方法'}
答案：C
问题：以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（ ） {'A': 'STING', 'B': 'WaveCluster', 'C': 'MAFIA', 'D': 'BIRCH'}
答案：D
问题：以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（ ） {'A': 'STING', 'B': 'CLIQUE', 'C': 'MAFIA', 'D': 'BIRCH'}
答案：D
问题：关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（ ） {'A': '当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理', 'B': '混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布', 'C': '混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇', 'D': '混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题'}
答案：B
问题：BIRCH是一种（ ） {'A': '分类器', 'B': '聚类算法', 'C': '关联分析算法', 'D': '特征选择算法'}
答案：B
问题：类间距离度量中，定义两个类中最靠近的两个对象间的距离为类间距离的度量方法为（ ） {'A': '最长距离', 'B': '最短距离法', 'C': '类平均法', 'D': '中心法'}
答案：B
问题：下列说法正确的是（ ） {'A': '聚类是物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇（cluster）的过程；', 'B': '聚类中不同簇中的对象差别较小；', 'C': '聚类和分类要划分的类是未知的；', 'D': '聚类是一种无指导学习，属于观察式学习，分类则属于有指导的学习，是示例式学习；'}
答案：A, D
问题：DIANA算法中，定义两个数据点之间的平均距离的为（ ） {'A': '簇的直径；', 'B': '平均相异度；', 'C': '欧几里得距离；', 'D': '范式距离；'}
答案：B
问题：下列属于聚类分析方法的是（ ） {'A': '基于层次的聚类方法；', 'B': '基于划分的聚类方法；', 'C': '基于密度的聚类方法；', 'D': '基于网格的聚类方法'}
答案：A, B, C, D
问题：聚类质量评估的主要任务包括（ ） {'A': '估计聚类趋势 ；', 'B': '确定簇数；', 'C': '确定层次结构 ；', 'D': '确定聚类质量'}
答案：A, B, D
问题：聚类分析中最常用的距离有（ ） {'A': '切比雪夫距离；', 'B': '欧几里得距离；', 'C': '曼哈顿距离；', 'D': '明可夫斯基距离'}
答案：B, C, D
问题：数据的哪些特性对聚类分析具有很强的影响（ ） {'A': '高维性；', 'B': '规模；', 'C': '稀疏性；', 'D': '噪声和离群点'}
答案：A, B, C, D
问题：下面关于BIRCH算法说法正确的（ ） {'A': '聚类速度快，只需要一遍扫描训练集就可以建立CF Tree，CF Tree的增删改操作速度较快。', 'B': 'CF Tree对每个节点的CF个数没有限制；', 'C': '节约内存，所有的样本都在磁盘上，CF Tree仅仅存了CF节点和对应的指针；', 'D': '可以识别噪音点，还可以对数据集进行初步分类的预处理；'}
答案：A, C, D
问题：DBSCAN算法的优点有（ ） {'A': '不需要事先知道要形成的簇类的数量；', 'B': '当簇的密度变化过大时，对数据集中的簇敏感；', 'C': '能够处理任意形状和大小的簇；', 'D': '处理高维数据时开销低'}
答案：A, C
问题：层次聚类方法的典型算法分别[填空1] 和[填空2] 。
答案：{"1": ["DIANA"], "2": ["AGNES"]}
问题：在DBSCAN算法中，对于对象p如果它的&quot;ε-&quot; 邻域内包含的对象少于MinPts个，则称对象p为[填空1] 。
答案：{"1": ["噪声点"]}
问题：将每个属性的可能值分割成许多相邻的区间，创建网格单元的集合（用于讨论假设属性值是序数的、区间的或连续的）的聚类算法为[填空1] 。
答案：{"1": ["基于网格的聚类算法"]}
问题：不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于[填空1] 技术。
答案：{"1": ["非监督"]}
问题：系统聚类的基本思想是先将[填空1] 的样本进行聚类，再将[填空2] 的样本聚类，直到每个样本聚到合适的类中。
答案：{"1": ["距离相近"], "2": ["距离相远"]}
问题：聚类质量评估包括[填空1]、[填空2]和[填空3]。
答案：{"1": ["估计聚类趋势"], "3": ["确定聚类质量"], "2": ["确定簇数"]}
问题：基于划分的聚类方法主要有[填空1]和[填空2]。
答案：{"1": ["K-均值算法"], "2": [" K-中心点算法"]}
问题：[填空1]、[填空2]和[填空3]是基于层次聚类方法。
答案：{"1": [" DIANA算法"], "3": ["BIRCH算法"], "2": ["AGNES算法"]}
问题：K中心点方法与K均值方法的相同点为[填空1] 。
答案：{"1": ["两种方法都要用户指定簇的数目k"]}
问题：明科斯基距离定义为[填空1] 。
答案：{"1": ["各变量之差绝对值p此幂的和的p此方根"]}
问题：请依次写出正确率、召回率和F值的公式。[填空1]
答案：{"1": ["正确率=正确识别的个数总数/识别出的个体的总数、正确率=正确识别的个数总数/识别出的个体的总数、F值 = 正确率x 召回率 x2 / (正确率 + 召回率)"]}
问题：基于[填空1] 的聚类方法是基于距离判断数据对象相似度的聚类。
答案：{"1": [" 划分"]}
问题：层次聚类算法通过将数据对象组织成若干组形成一个相应的树进行聚类，可分为[填空1]和[填空2]。
答案：{"1": ["凝聚层次聚类"], "2": ["分裂层次聚类"]}
问题：两个数据点之间的平均距离为[填空1] 。
答案：{"1": ["平均相异度"]}
问题：基于[填空1] 的聚类方法可以发现任意形状的簇。
答案：{"1": [" 密度"]}
问题：K中心点采用[填空1] 作为参照点。
答案：{"1": ["簇中位置最中心的点"]}
问题：凝聚的层次聚类开始是以每个对象作为一个簇，每一步对[填空1] 进行合并。
答案：{"1": ["两个距离最近的簇"]}
问题：凝聚层次聚类方法中，最初将每个对象作为一个簇，然后根据某些准测一步步的合并这些簇为[填空1] 的方法。
答案：{"1": ["AGNES算法"]}
问题：层次聚类方法通过将数据对象组织成若干组形成一个相应的树进行聚类，可分为[填空1] 和[填空2] 层次聚类
答案：{"1": [" 凝聚"], "2": ["分裂"]}
问题：对如下数据集采用DIANA算法聚类，样本数n=8，每个样本有两个属性A和B，假设终止条件为簇数k=2，距离采用欧几里得计算，则最终结果为[填空1] 和[填空2] 。
答案：{"1": ["{1，2，3，4}"], "2": ["{5，6，7，8}"]}
问题：有一数据集，包含五个样本A、B、C、D、E，样本间距离如下表所示，使用AGNES算法进行聚类，以最小距离计算簇间的距离，最终要求的簇的数量k=2。最终的聚类结果为[填空1][填空2] 和[填空3] 。
答案：{"1": [" {A1，B1，C2}"], "3": ["{A2，C1}"], "2": [" {A3， B2，B3} "]}
问题：假设数据挖掘的任务是将8个点{A1(2， 10)， A2(2， 5)， A3(8， 4)， B1(5， 8)， B2(7， 5)， B3(6， 4)， C1(1， 2)， C2(4， 9)}聚类成3个簇，距离函数是欧几里得距离。采用k-中心算法，初始设A1， B1， C1为每个聚类的中心。则最终的聚类结果为[填空1] 、[填空2] 和[填空3] 。
答案：{"1": [" {P1，P2，P3，P4，P13} "], "3": ["{P10，P11，P12}"], "2": ["  {P5，P6，P7，P8} "]}
问题：针对如下二维数据集，取半径为3，阈值为3，使用DBSCAN算法对其聚类，最后聚类结果为[填空1] 和[填空2] ，
答案：{"1": ["{A1，A2，A3，A4，A5，A6}"], "2": ["{B1，B2，B3，B4}"]}
问题：考虑二维空间中的10个点，它们的值分别为A1(0.5，2)，A2(0.8，3)，A3(1.2，0.6)，A4(1.6，2.2)，A5(2.4，3.6)，A6(2.5，2.8)，B1(2.2，1.8)，B2(3，2.5)，B3(2.8，1.6)， B4(4，1)。令k=2，选择B1，B2作为簇初始中心，使用PAM算法的聚类结果为[填空1] 和[填空2] 。
答案：{"1": ["{1，2}"], "2": [" {3，4，5}"]}
问题：正确排序AGNES算法的基本流程为[填空1] 。
答案：{"1": ["1.根据两个簇中最近的数据点找到最近的两个簇； 2.重复步骤二和步骤三，直到达到定义的簇的数目； 3.合并两个簇，生成新的簇集合； 4.将每一个对象当成一个初始簇；"]}
问题：聚类分析中，常用的类间距离有[填空1] 。
答案：{"1": ["最短距离法、最长距离法、类平均法、中心法"]}
问题：DBSCAN算法的空间复杂度在任何情况下都是O（n），最坏的时间复杂度是O（n2）。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：DBSCAN算法能够很好的区分原始数据的形状，但受限于用户指定的参数。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：在通过相似度矩阵评估簇时，如果相似度矩阵是块对角的，说明具有明显分离的簇。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：SSE在无监督的簇评估中能起到很好的作用。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：DBSCAN会把所有点划分到各自的簇中。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：判断簇的个数不属于簇评估。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：K-中心点算法采用簇中对象的平均值作为参考点。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：DIANA算法中平均相异度指两个数据点之间的平均距离。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇将的差别越大，聚类的效果就越差。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：若一个对象不属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：分裂层次聚类和凝聚层次聚类可以对已经做出的划分决策进行回溯，聚类之间可以交换对象。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：同一种层次的聚类方法，选定的类间距度量不同，聚类的次序和结果也可能不同。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：STING算法是一种基于网格的多分辨率聚类技术。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：同一层次的聚类方法，选定的类间距度量不同，聚类的结果可能相同也可能不同。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：一种正确选择簇数的启发式方法是使用簇内方差和关于簇数曲线的拐点。 {'true': '', 'false': ''}
答案：true
问题：层次聚类仅局限与基于距离，不能基于密度或空间。 {'true': '', 'false': ''}
答案：false
问题：与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑他是由不同的机制产生的，且是一个观测值的是（  ）。 {'A': '边界点', 'B': '质心', 'C': '离群点', 'D': '核心点'}
答案：C
问题：检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（  ）的离群点检测。 {'A': '统计方法', 'B': '邻近度', 'C': '密度', 'D': '聚类技术'}
答案：A
问题：一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（  ）的离群点定义 {'A': '概率', 'B': '邻近度', 'C': '密度', 'D': '聚类'}
答案：C
问题：下列属于分类模型进行离群点检测的优势的是（  ）。 {'A': '可以检测所有离群点', 'B': '不再需要数据和正常数据的距离', 'C': '建立在统计学原理上，易于理解', 'D': '当数据充分，检验十分有效'}
答案：A
问题：离群点又被称为异常值，它的本质是（  ）。 {'A': '数据对象', 'B': '特征', 'C': '像素点', 'D': '一个数值'}
答案：A
问题：离群点分为全局离群点，（  ）。 {'A': '部分离群点和条件离群点', 'B': '条件离群点和集体离群点', 'C': '部分离群点和集体离群点', 'D': '异常离群点和集体离群点'}
答案：B
问题：使用基于分类的方法进行离群点的识别在实际应用中用的并不是很多，这是因为这种方式（  ）。 {'A': '分类准确率不高', 'B': '训练代价高', 'C': '训练数据难以获取', 'D': '受训练数据的影响非常大'}
答案：D
问题：基于近邻的离群点检测方法包括基于距离的离群点检测和（  ）。 {'A': '基于密度的离群点检测', 'B': '基于位置的离群点检测', 'C': '基于数据的离群点检测', 'D': '基于概率的离群点检测'}
答案：A
问题：离群点可以是合法的数据对象或者（  ）。 {'A': '数据关系', 'B': '特征', 'C': '像素点', 'D': '值'}
答案：D
问题：如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是（  ）。 {'A': '基于距离的离群点', 'B': '基于统计的离群点', 'C': '基于聚类的离群点', 'D': '基于密度的离群点'}
答案：C
问题：下列属于离群点的检测方法的是（  ）。 {'A': '基于近邻的离群点检测', 'B': '基于聚类的离群点检测', 'C': '基于应用价值的离群点检测', 'D': '基于分类的离群点检测；'}
答案：A, B, D
问题：下列属于基于统计的离群点检测流程的是（  ）。 {'A': '设定数据集的分布模型', 'B': '不和谐检验', 'C': '发现离群点', 'D': '验证离群点'}
答案：A, B, C
问题：下列属于离群点检测在数据挖掘中的应用的是（  ）。 {'A': '市场营销管理', 'B': '网络监视异常', 'C': '工业损毁检测', 'D': '网络入侵检测'}
答案：B, C, D
问题：下列属于离群点产生的原因的是（  ）。 {'A': '由于数据本身的可变性所致', 'B': '由于计算的误差或者操作的错误', 'C': '由于噪声所致', 'D': '由于操作人员随意添加所致'}
答案：A, B, C
问题：下列关于离群点与噪声的说法，错误的是（  ）。 {'A': '观测值即是真实数据与噪声无关', 'B': '噪声指被观测数据的随机误差', 'C': '噪声是异常分析的研究对象', 'D': '噪声数据是一种离群点'}
答案：A, C, D
问题：操作系统属于____ {'A': '硬件', 'B': '系统软件', 'C': '通用库', 'D': '应用软件'}
答案：B
问题：以下哪个不能用于描述操作系统 {'A': '使计算机方便使用', 'B': '可以管理计算机硬件', 'C': '可以控制应用软件的执行', 'D': '负责生成应用软件'}
答案：D
问题：以下不属于操作系统的功能是（） {'A': '进程调度', 'B': '内存管理', 'C': '视频编辑', 'D': '设备驱动'}
答案：C
问题：操作系统中的多道程序设计方式用于提高____ {'A': '稳定性', 'B': '效率', 'C': '兼容性', 'D': '可靠性'}
答案：B
问题：下面对于分时操作系统的说法，正确的是（） {'A': '应用程序执行的先后顺序是完全随机的', 'B': '应用程序按照启动的时间依次执行', 'C': '应用程序可以交替执行', 'D': '应用程序等待的时间越长，下一次调度被选中的概率一定越大'}
答案：C
问题：Unix操作系统属于___ {'A': '分时操作系统', 'B': '批处理操作系统', 'C': '实时操作系统', 'D': '分布式操作系统'}
答案：A
问题：批处理的主要缺点是____() {'A': '效率低', 'B': '失去了交互性', 'C': '失去了并行性', 'D': '以上都不是'}
答案：B
问题：关于操作系统，说法正确的是（） {'A': '操作系统属于软件', 'B': '操作系统负责资源管理', 'C': '操作系统使计算机的使用更加方便', 'D': '操作系统必须要有用户程序才能正常启动'}
答案：A, B, C
问题：设备管理的功能包括____ {'A': '设备的分配和回收', 'B': '进程调度', 'C': '虚拟设备的实现', 'D': '外围设备启动'}
答案：A, C, D
问题：多道批处理系统主要考虑的是____ {'A': '交互性', 'B': '及时性', 'C': '系统效率', 'D': '吞吐量'}
答案：C, D
问题：（华中科技大学，2005）程序正在试图读取某个磁盘的第100个逻辑块，使用操作系统提供的（ ）接口 {'A': '系统调用', 'B': '图形用户', 'C': '原语', 'D': '键盘命令'}
答案：A
问题：(2009计算机统考)单处理器系统中，可并行执行或工作的对象是（ ）1)进程与进程2)处理器与设备3)处理器与通道4)设备与设备 {'A': '1 2 3', 'B': '1 2 4', 'C': '1 3 4', 'D': '2 3 4'}
答案：D
问题：(2010统考）下列选项中，操作系统提供给应用程序的接口是（ ） {'A': '系统调用', 'B': '中断', 'C': '库函数', 'D': '原语'}
答案：A
问题：(2011统考)下列选项中，在用户态执行的是（ ） {'A': '命令解释程序', 'B': '缺页处理程序', 'C': '进程调度程序', 'D': '时钟中断处理程序'}
答案：A
问题：(2013联考)计算机开机后，操作系统最终被加载到（ ） {'A': 'BIOS', 'B': 'ROM', 'C': 'EPROM', 'D': 'RAM'}
答案：D
问题：(2012统考)下列选项中，不可能在用户态发生的是（ ） {'A': '系统调用', 'B': '外部中断', 'C': '进程切换', 'D': '缺页'}
答案：C
问题：（2012统考）中断处理和子程序调用都需要压栈以保护现场。中断处理一定会保存而子程序调用不需要保存其内容的是（ ） {'A': '程序计数器', 'B': '程序状态字寄存器', 'C': '通用数据寄存器', 'D': '通用地址寄存器'}
答案：B
问题：（华中科技大学）中断向量地址是（ ） {'A': '子程序入口地址', 'B': '中断服务例程入口地址', 'C': '中断服务例程入口地址的地址', 'D': '例行程序入口地址'}
答案：B
问题：下列选项中， ____可以执行特权指令？() {'A': '中断处理例程', 'B': '普通用户的程序', 'C': '通用库函数', 'D': '管理员用户的程序'}
答案：A
问题：一般来讲，中断来源于____（） {'A': '外部设备', 'B': '应用程序主动行为', 'C': '操作系统主动行为', 'D': '软件故障'}
答案：A
问题：用户程序通过____向操作系统提出访问外部设备的请求（） {'A': 'I/O指令', 'B': '系统调用', 'C': '中断', 'D': '创建新的进程'}
答案：B
问题：应用程序引发异常的时候，操作系统可能的反应是（） {'A': '删除磁盘上的应用程序', 'B': '重启应用程序', 'C': '杀死应用程序', 'D': '修复应用程序中的错误'}
答案：C
问题：操作系统与用户的接口包括____（） {'A': '系统调用', 'B': '进程调度', 'C': '中断处理', 'D': '程序编译'}
答案：A
问题：操作系统处理中断的流程包括____（） {'A': '保护当前正在运行程序的现场', 'B': '分析是何种中断，以便转去执行相应的中断处理程序', 'C': '执行相应的中断处理程序', 'D': '恢复被中断程序的现场'}
答案：A, B, C, D
问题：下列程序工作在内核态的有____() {'A': '系统调用的处理程序', 'B': '中断处理程序', 'C': '进程调度', 'D': '内存管理'}
答案：A, B, C, D
问题：(西北工业大学)CPU执行操作系统代码的时候称为处理机处于（ ） {'A': '自由态', 'B': '目态', 'C': '管态', 'D': '就绪态'}
答案：C
问题：（2013统考）下列选项中，会导致用户进程从用户态切换到内核态的操作是（ ） 1）整数除以0 2）sin()函数调用 3）read系统调用 {'A': '1、2', 'B': '1、3', 'C': '2、3', 'D': '1、2、3'}
答案：B
问题：系统调用的主要作用是（） {'A': '处理硬件问题', 'B': '应对软件异常', 'C': '给应用程序提供服务接口', 'D': '管理应用程序'}
答案：C
问题：下列关于系统调用的说法错误的是（） {'A': '系统调用一般有对应的库函数', 'B': '应用程序可以不通过系统调用来直接获得操作系统的服务', 'C': '应用程序一般使用更高层的库函数而不是直接使用系统调用', 'D': '系统调用可能执行失败'}
答案：B
问题：以下关于系统调用和常规调用的说法中，错误的是（） {'A': '系统调用一般比常规函数调用的执行开销大', 'B': '系统调用需要切换堆栈', 'C': '系统调用可以引起特权级的变化', 'D': '常规函数调用和系统调用都在内核态执行'}
答案：D