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题目内容
（请给出正确答案）
A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型，它是数据挖掘中机器学习的典型代表
B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具
C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性
D.关联规则经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度
答案
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第2题
A.数据挖掘是AI(人工智能)转入实际应用时提出的
B.统计还不能够支持数据挖掘
C.将数据仓库、OLAP、数据挖掘相融合,构成企业决策分析环境
D.数据挖掘技术包括算法和技术、数据、建模能力三个主要部分
第9题
A.数据挖掘需要有过硬的数学功底和编程技术
B.数据挖掘更重视模型或规则的构建
C.数据挖掘是技术性的“采矿”过程，发现未知的模式和规律
D.数据挖掘侧重于实际的业务知识
第10题
A.大规模串行结构和信息的串行处理
B.神经网络是通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联
C.主流的神经网络算法是反馈传播，该算法在多层前向型神经网络上进行学习
D.知识和结果的不可解释性
