数据科学与智能技术测试 选择题 60题.pdfVIP

1.在数据科学中，以下哪个步骤通常不是数据预处理的一部分？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据分析

D.数据变换

2.下列哪种算法不是监督学习算法？

A.决策树

B.随机森林

C.聚类分析

D.支持向量机

3.在机器学习中，过拟合通常是由于以下哪个原因造成的？

A.模型太简单

B.数据量太大

C.模型太复杂

D.数据量太小

4.下列哪个工具不是用于数据可视化的？

A.Tableau

B.PowerBI

C.TensorFlow

D.Matplotlib

5.在Python中，以下哪个库主要用于数据分析？

A.NumPy

B.SciPy

C.Pandas

D.Matplotlib

6.下列哪种方法可以用于处理缺失数据？

A.删除含有缺失值的记录

B.用均值填充缺失值

C.用中位数填充缺失值

D.以上都是

7.在数据科学项目中，以下哪个步骤通常是第一步？

A.数据收集

B.数据清洗

C.数据分析

D.数据可视化

8.下列哪个算法是基于概率论的？

A.K-近邻算法

B.朴素贝叶斯

C.决策树

D.支持向量机

9.在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？

A.提高模型的准确性

B.防止过拟合

C.评估模型的性能

D.减少数据量

10.下列哪个指标通常用于评估分类模型的性能？

A.均方误差

B.准确率

C.平均绝对误差

D.R平方

11.在数据科学中，以下哪个工具不是用于大数据处理的？

A.Hadoop

B.Spark

C.SQLServer

D.Excel

12.下列哪种技术不是用于自然语言处理的？

A.词袋模型

B.词嵌入

C.卷积神经网络

D.隐马尔可夫模型

13.在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？

A.提高模型的复杂度

B.减少计算时间

C.提高模型的泛化能力

D.增加数据量

14.下列哪个库不是用于深度学习的？

A.TensorFlow

B.Keras

C.Scikit-learn

D.PyTorch

15.在数据科学中，以下哪个步骤通常不是数据分析的一部分？

A.数据清洗

B.数据可视化

C.数据建模

D.数据收集

16.下列哪种方法可以用于处理类别不平衡问题？

A.过采样

B.欠采样

C.合成少数类过采样技术（SMOTE）

D.以上都是

17.在机器学习中，集成学习的主要目的是什么？

A.提高单个模型的性能

B.结合多个模型的预测结果

C.减少模型的复杂度

D.增加数据量

18.下列哪个指标通常用于评估回归模型的性能？

A.准确率

B.召回率

C.均方误差

D.精确率

19.在数据科学中，以下哪个工具不是用于数据存储的？

A.MySQL

B.MongoDB

C.Cassandra

D.Tableau

20.下列哪种算法不是基于树的算法？

A.决策树

B.随机森林

C.梯度提升树

D.支持向量机

21.在机器学习中，以下哪个步骤通常不是模型评估的一部分？

A.交叉验证

B.超参数调优

C.数据清洗

D.模型选择

22.下列哪个库不是用于数据处理的？

A.Pandas

B.NumPy

C.