当可供比较的互斥方案寿命期相同，其效益也相同或基本相同时，宜采用的比选方法是（)。A．净现值法B．

A．与数据挖掘不同，机器学习的数据都是来自于真实的业务系统。

B．机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。

C．每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。

D．在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。

E．机器学习就是简单的统计分析。

A．统计

B．在线分析处理

C．情报检索

D．机器学习

E．专家系统(依靠过去的经验法则)

F．模式识别

A．机器学习的问题一般都是用户给定的，因此不需要与用户交流和调研。

B．A零售企业的客户行为数据分析得到的规律也可以直接用于B零售企业。

C．机器学习得到的结果需要通过检验样本的测试，甚至需要在现实中实验才能投入使用。

D．机器学习一般需要人的参与，只要把数据输入合适的算法就可以得到有用的结果。

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

A．决策树

B．规则归纳

C．回归分析

D．神经网络

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

A．查询大量的操作数据去发现新的信息

B．从大量的业务数据中分析有兴趣的新颖知识辅助决策的过程

C．机器学习的结果不一定是能辅助决策

D．需要借助统计学或机器学习的一些算法