数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC

对应课程:点击查看
起止时间:2021-02-28到2021-05-10
更新状态:每5天更新一次

第二讲 机器学习概览 第二讲 测验

1、 机器学习可以用于哪些情形?

A:人类暂时无法解释的专业知识
B:模型需要基于大量数据
C:凭借经验的重复工作
D:模型在某些应用场合需要定制
答案: 人类暂时无法解释的专业知识;
模型需要基于大量数据;
凭借经验的重复工作;
模型在某些应用场合需要定制

2、 以下哪些属于有监督学习?

A:人工神经网络
B:支持向量机
C:聚类
D:决策树
答案: 人工神经网络;
支持向量机;
决策树

3、 机器学习的类型有?

A:半监督学习
B:有监督学习
C:无监督学习
D:在家学习
答案: 半监督学习;
有监督学习;
无监督学习

4、 有监督学习的训练样本属性是已知的

A:正确
B:错误
答案: 正确

5、 半监督学习没标签数据的数量常常远大于有标签数据的数量。

A:正确
B:错误
答案: 正确

第四讲 模型的评估方法 第四讲测验

1、 不平衡问题的领域有?

A:医学诊断
B:预测罕见事件
C:检测欺诈
D:预测故障/失效
答案: 医学诊断;
预测罕见事件;
检测欺诈;
预测故障/失效

2、 识别任务中,召回率是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例。

A:正确
B:错误
答案: 错误
分析:识别任务中,精确度是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例,召回率是标签为“正面”的测试数据中预测正确的比例。

第五讲 回归分析 第五讲测验

1、 已知变量x与y正相关,且由观测数据算得x的样本平均值为3,y的样本平均值为3.5,则由该观测数据算得的线性回归方程可能是

A:y=0.4x+2.3
B:y=2x-2.4
C:y=-2x+9.5
D:y=-0.3x+4.4
答案: y=0.4x+2.3

2、 在两个变量的回归分析中,作散点图是为了

A:直接求出回归直线方程
B:直接求出回归方程
C:根据经验选定回归方程的类型
D:估计回归方程的参数
答案: 根据经验选定回归方程的类型

3、 下列两个变量之间的关系,哪个是确定的函数关系

A:学生的性别与数学成绩
B:人的工作环境与健康状况
C:正方形的边长与面积
D:儿子的身高与父亲的身高
答案: 正方形的边长与面积

4、 在线性回归方程y=a+bx中,回归系数b表示

A:当x=0时,y的平均值
B:x变动一个单位时,y的实际变动量
C:y变动一个单位时,x的平均变动量
D:x变动一个单位时,y的平均变动量
答案: x变动一个单位时,y的平均变动量

5、 若患者在ICU的死亡风险值y与血钠波动x%建立的回归方程y=0.1+0.5x,下列说法正确的是

A:血钠波动每增加1%,患者死亡风险值增加0.6
B:血钠波动每增加1%,患者死亡风险值增加0.05
C:血钠波动每增加1%,患者死亡风险值增加0.5
D:血钠波动每增加1%,患者死亡风险值增加0.1
答案: 血钠波动每增加1%,患者死亡风险值增加0.5

6、 若根据x与y之间的一组数据求得两个变量之间的线性回归方程为y=a+bx,已知:数据x的平均值为2,数据y的平均值为3,则

A:回归直线必过点(2,3)
B:回归直线不一定过点(2,3)
C:点(2,3)在回归直线上方
D:点(2,3)在回归直线下方
答案: 回归直线必过点(2,3)

7、 下列结论正确的是

A:函数关系是一种确定性关系
B:相关关系是一种非确定性关系
C:回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法
D:回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种方法
答案: 函数关系是一种确定性关系;
相关关系是一种非确定性关系;
回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种方法

8、 广义加性模型由什么特点

A:可以自动对自变量和因变量进行非线性关系的建模
B:非线性拟合可能会提高对因变量的预测精度
C:在保持其他自变量不变的情形下可以分析每个自变量对因变量的单独效应
D:非线性拟合可能会降低对因变量的预测精度
答案: 可以自动对自变量和因变量进行非线性关系的建模;
非线性拟合可能会提高对因变量的预测精度;
在保持其他自变量不变的情形下可以分析每个自变量对因变量的单独效应

9、 广义加性模型的拟合方法有

A:自然样条
B:光滑样条
C:多项式回归
D:局部回归
答案: 自然样条;
光滑样条;
多项式回归;
局部回归

10、 下列说法正确的是

A:当变量之间的相关关系不是线性关系时,也能描述变量之间的相关关系
B:当变量之间的相关关系不是线性关系时,也能直接用线性回归方程描述它们的相关关系
C:把非线性回归化为线性回归为我们解决问题提供了一种方法
D:当变量之间的相关关系不是线性关系时,可以通过适当的变换使其转换为线性关系
答案: 当变量之间的相关关系不是线性关系时,也能描述变量之间的相关关系;
把非线性回归化为线性回归为我们解决问题提供了一种方法;
当变量之间的相关关系不是线性关系时,可以通过适当的变换使其转换为线性关系

11、 为了考察两个变量x和y的线性相关性,甲、乙两个同学各自独立地做10次和15次实验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为L1和L2。已知在两个人的实验中发现对变量x的观测数据的平均值恰好相等,都为s,对变量y的观测数据的平均值也恰好相等,都为t,那么下列说法错误的是

A:直线L1和L2有交点(s,t)
B:直线L1和L2相交,但交点未必是点(s,t)
C:直线L1和L2由于斜率相等,所以必定平行
D:直线L1和L2必定重合
答案: 直线L1和L2相交,但交点未必是点(s,t);
直线L1和L2由于斜率相等,所以必定平行;
直线L1和L2必定重合

12、 线性回归模型通常采用最小二乘法来估计回归系数

A:正确
B:错误
答案: 正确

13、 广义加性模型在保持其他自变量不变的情形下可以分析每个自变量对因变量的单独效应。

A:正确
B:错误
答案: 正确

14、 建立回归方程后需要对回归系数β进行假设检验

A:正确
B:错误
答案: 正确

       


注:此答案尚未制作完成,如需购买,可点击下方红字提交表单联系客服更新,更新后可直接在本网页购买答案

点击这里,联系客服更新


为了方便下次阅读,建议在浏览器添加书签收藏本网页

添加书签方法:

1.电脑按键盘的Ctrl键+D键即可收藏本网页

2.手机浏览器可以添加书签收藏本网页

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第1张

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第2张


获取更多MOOC答案,欢迎在浏览器访问我们的网站:http://mooc.mengmianren.com

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第3张

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第4张

注:请切换至英文输入法输入域名,如果没有成功进入网站,请输入完整域名:http://mooc.mengmianren.com/


我们的公众号

打开手机微信,扫一扫下方二维码,关注微信公众号:萌面人APP

本公众号可查看各种网课答案,还可免费查看大学教材答案

点击这里,可查看公众号功能介绍

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第5张


一键领取淘宝,天猫,京东,拼多多无门槛优惠券,让您购物省省省,点击这里,了解详情


干饭人福利,饿了么红包每日领 

数据挖掘在生物医学中的应用(辛怡)(北京理工大学)中国大学MOOC答案2024完整版WYC第6张

点击这里,领取饿了么外卖红包