中科大的数据挖掘课堂测试整理得挺不错的，覆盖了不少基础概念，还配了例题。像欧氏距离的就蛮直观，公式也清晰，适合刚入门的时候拿来练手。

欧氏距离的计算例子也有点意思：两个点差得挺多，结果出来是 √10005 ≈ 100.025，这种带点坑的题刚好锻炼你对公式的理解。数学推导不复杂，但得细心。

决策树剪枝那块讲了预剪枝和后剪枝，重点放在后剪枝上。嗯，实战里确实后剪枝更灵活，不容易砍早了。讲到的“视界局限”问题你要是平时用决策树训练过模型，肯定感同身受。

还有贝叶斯分类器的应用那段，逻辑清晰、数据也实在，从先验到后验推导一条线走下来。像计算后验概率那块也给了公式和数值推导，手算都能跟上。实际业务场景用贝叶斯做分类，这种结构清晰的推理过程挺有参考价值。

如果你刚开始接触数据挖掘，想知道常见模型怎么应用，又不想被太多术语绕晕，这份测试资料还挺合适的。顺带推荐几个相关资源，有空可以点进去看看：

如果你在搭建自己的算法题库，或者给学生找练习题，这套内容可以直接拿来做基础题打底，挺省事的。