考虑下表数据集，请完成以下问题： （1）估计条件概率。 （2）根据（1）中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本（A=0，B=1，C=0）的类标号； （3）使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率。 （4）同（2），使用（3）中的条件概率。 （5）比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？

考虑下表所示二元分类问题的数据集。 （1）计算按照属性A和B划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选择哪个属性？ （2）计算按照属性A和B划分时Gini系数。决策树归纳算法将会选择哪个属性？

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数据聚合需要考虑的问题有哪些？

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以下是一个商场所销售商品的价格清单（按递增顺序排列，括号中的数表示前面数字出现次数） 1（2）、5（5）、8（2）、10（4）、12、14（3）、15（5）、18（8）、20（7）、21（4）、25（5）、28、30（3）。 请分别用等宽的方法和等高的方法对上面的数据集进行划分。

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下面属于数据集的一般特性的有：（）。

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数据集分为三类：（）。

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考虑如下的频繁3-项集：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}。 （a）根据Apriori算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 （b）写出经过剪枝后的所有候选4-项集。

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分类器设计阶段包含三个过程：划分数据集、分类器构造和（）

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划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点？

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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。

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