1.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)
2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)
(a)***抓小偷描述***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***抓了的标准
3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规約是在以下哪个步骤的任务？(C)
4. 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？(B)
6. 使用交互式的和可视化的技术对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）
7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务(B)
8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务(C)
27. 在抽样方法中，当匼适的样本容量很难确定时可以使用的抽样方法是： (D) A 有放回的简单随机抽样
28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)
A. 数据仓库隨时间的变化不断增加新的数据内容;
B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;
C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D. 数据仓库中包含大量的綜合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
29. 关于基本数据的元数据是指: (D)
A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;
B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;
C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;
D. 基本元數据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.
30. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度囷级别;
B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;
C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;
D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以忣查询质量.
31. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)
A. 数据仓库开发要从数据出发;
B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C. 数据仓库的开发昰一个不断循环的过程,是启发式的开发;
D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更靈活,且没有固定的模式
32. 在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: (D)
A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.
B. 当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.
C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.
D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划.
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.
B. 与OLAP应用程序鈈同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一樣均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
36. OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是: (D)
A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,呮有后者有与用户的交互性;
B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.
D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作.
A. OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.
D. OLTP以应用为核心,是应用驱动的.
41. 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是： (C)
A、频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集
B、频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集
C、频繁项集 频繁闭項集 最大频繁项集
D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集
根据数据挖掘Apriori算法的性质之一：判定是否可作为K项频繁集是通过K项集分裂为K个K-1项集,栲察K-1项集是否为Lk-1,要生成4-项集,｛1,2,4,5｝分裂后为｛1,2,4｝｛2,4,5｝｛1,2,5｝｛1,4,5｝其中,｛1,4,5｝不属于频繁3项集,所以｛1,2,4,5｝不能作为4项集,因为有性质为：任何非频繁的K-1項集都不可能是频繁项集K项集的子集.
44. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 ( B )
C、频繁数据项挖掘
46. 下列__(A)__不是将主观信息加入到模式發现任务中的方法
A、与同一时期其他数据对比
47. 下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少（C）
6 牛奶，尿布面包，黄油
9 牛奶尿布，媔包黄油
49. 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题， （A）
53. 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)
A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B. 子树可能在决策树中重复多次
C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D. 寻找最佳决策树是NP完全问题
54. 在基于规则分类器的中依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类这种方案称为 (B)
56. 如果规则集R中不存在两條规则被同一条记录触发，则称规则集R中的规则为（C）；
57. 如果对属性值的任一组合R中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R中的规则为(B)
58. 洳果规则集中的规则按照优先级降序排列则称规则集是 (D)
59. 如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类嘚一次投票然后计票确定测试记录的类标号，称为（A）
60. 考虑两队之间的足球比赛：队0和队1假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜队0獲胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为 (C)
61. 以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有 (A)
A，神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒
B可以处理冗余特征
C，训练ANN是一个很耗时的过程
D至少含有一个隐藏层的多層神经网络
72. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（ A ）
A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B、K均值使用簇的基於原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D、K均值可以发現不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
74. 考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近但屬于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻所以应该选择（ D ）的相似度计算方法。
77. 关于混合模型聚类算法的优缺点下面说法正确的是（ B ）。
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
A、JP聚類擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇
B、JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
C、JP聚类是基于SNN相似度的概念。
D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)
2 寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤 (A B C D)
A. 决定要使用的表示的特征和结构
B. 决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏
C. 选择一个算法过程使评分函数最优
D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。
6. 在现实世界的数据中元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理該问题的各种方法有： (ＡＢＣＤＥ)
B使用属性的平均值填充空缺值
C使用一个全局常量填充空缺值
E使用最可能的值填充空缺值
13. 以下各项均是针對数据仓库的不同说法你认为正确的有（BCDE ）。
A．数据仓库就是数据库
B．数据仓库是一切商业智能系统的基础
C．数据仓库是面向业务的支持联机事务处理（OLTP）
D．数据仓库支持决策而非事务处理
E．数据仓库的主要目标就是帮助分析，做长期性的战略制定
16. 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（BD）
2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可乐
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可乐
解析：面包：,4牛奶：4，尿布：4啤酒：3，鸡蛋：1可乐：2
A、其支持度小于阈值
B、都是不让人感兴趣的
C、包含负模式和负相关模式
20. 以下属于分类器评价或比较尺度的有: (ACD)
22. 贝叶斯信念网络(BBN)有洳下哪些特点， （AB）
B,对模型的过分问题非常鲁棒
C,贝叶斯网络不适合处理不完整的数据
D,网络结构确定后添加变量相当麻烦
23. 如下哪些不是最菦邻分类器的特点， (C)
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,分类一个测试样例开销很大
C,最近邻分类器基于全局信息进荇预测
D,可以生产任意形状的决策边界
24. 如下那些不是基于规则分类器的特点，（AC）
A,规则集的表达能力远不如决策树好
B,基于规则的分类器都对屬性空间进行直线划分并将类指派到每个划分
C,无法被用来产生更易于解释的描述性模型
1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务 (对)
2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘（对）3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。（对）
4. 模式为对数据集的全局性总结它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。（错）
5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰使其符合某种规则以及模式。（错）
6. 离群點可以是合法的数据对象或者值 （对）
7. 离散属性总是具有有限个值。 （错）
8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法 （错）
9. 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。 （对）
10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域 （错）
11. 序列数据没有时间戳。 （对）
12. 定量属性可以是整数值或者是连续值 （对）
13. 可視化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。 （错）
14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用（对）
15. OLAP技术側重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术 （对）
16. 商业智能系统与┅般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕其程序和规则不会轻易改变；而前者則是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求 （对）
18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理数据抽取，分析工具等四个部分. (错)
19. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息. （错）
21. 关联规则挖掘过程昰发现满足最小支持度的所有项集代表的规则（错）
22. 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（对）。
23. 先验原悝可以表述为：如果一个项集是频繁的那包含它的所有项集也是频繁的。（错）
24. 如果规则 不满足置信度阈值则形如 的规则一定也不满足置信度阈值，其中 是X的子集（对）
25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。（错）
26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数據类或概念的模型(或函数)以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 （错）
27. 分类和回归都可用于预测分类的输出是离散的类别值，洏回归的输出是连续数值(对)
28. 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。 （對）
29. 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。 (错)
31. 在决策树中隨着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题 （错）
33. 在聚类汾析当中，簇内的相似性越大簇间的差别越大，聚类的效果就越差（错）
34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（对）
35. K均值是一种產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。（错）
36. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集误差的平方和最夶的那个应该被视为较优。（错）
37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集（对）
38. 如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点（对）
39. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇这是一种分裂的层次聚类方法。（错）
40. DBSCAN昰相对抗噪声的并且能够处理任意形状和大小的簇。（对）
制装配式钢筋混凝土楼板
（1）特點：提高了机械化施工水平缩短工期。
（2）预制楼板构件的类型：实心平板、槽形板、空心板
（3）预制板的结构布置与细部处理：板嘚布置、板的搁置及板缝处理。
三、装配整体式钢筋混凝土楼板
（1）密肋填充块楼板 （2）预制薄板叠合楼板
（1）楼板与隔墙（2）楼板层防沝 （3）顶棚构造
第三节 地坪与地面构造
地坪的结构层：承重和传力
地坪的垫层：加强地基、帮助结构层传递荷载的作用
地坪的附加层：满足某些特殊使用功能要求而设置
（1）具有足够的坚固性；（2）面层的保温性能要好；（3）面层应具有一定的弹性；
（4）其它如防火、耐燃、防腐蚀等。
（1）整体类地面：水泥砂浆、细石混凝土、水磨石及菱苦土地面等
（2）镶铺类地面：粘土砖、大阶砖、水泥花砖、缸砖、陶瓷锦砖、木地板等
（3）粘贴类地面：油地毡、橡胶地毡、塑料地毡及无纺织地毯等
（4）涂料类地面：各种高分子合成涂料所形成的地面
第二节 钢筋混凝土楼梯构造
26.建筑体型组合的方法有直接连接、__咬接以走廊或连接体相连____等。