Python數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)引智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)

Python數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)引智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)Python是一種跨平臺、開源、免費的高級動態(tài)編程語言。（）

答案:對回歸問題和分類問題都有可能發(fā)生過擬合。（）

答案:對函數(shù)中必須包含return語句。（）

答案:錯Python代碼的注釋只有一種方式，那就是使用#符號。（）

答案:錯在定義函數(shù)時，某個參數(shù)名字前面帶有兩個*符號表示可變長度參數(shù)，可以接收任意多個關(guān)鍵參數(shù)并將其存放于一個字典之中。（）

答案:對Python中一切內(nèi)容都可以稱為對象。（）

答案:對將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)的云計算服務(wù)類型是（）。

答案:IaaSPython語言語句塊的標記是（）。

答案:縮進有關(guān)聚類分析說法錯誤的是（）。

答案:聚類分析無法提取樣本特征以下選項中，不是建立字典的方式是（）。

答案:d={[1,2]:1,[3,4]:3}在函數(shù)內(nèi)部沒有任何聲明的情況下直接為某個變量賦值，這個變量一定是函數(shù)內(nèi)部的局部變量。（）

答案:對繪制雷達圖即可使用polar()直接繪制，也可在極坐標中用折線圖繪制。（）

答案:對多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層一個或多個隱藏層及一個輸出層組成。（）

答案:對pandas.DataFrame.dropna(axis=0)表示刪除缺失值所在的行。（）

答案:對正則化處理是常用的防止過擬合的一種方法。（）

答案:對pandas對DataFrame進行重新索引的函數(shù)是reset_index()。（）

答案:錯在Python中，變量不直接存儲值，而是存儲值的引用，也就是值在內(nèi)存中的地址。（）

答案:對pandas對DataFrame進行重新索引的函數(shù)是reindex()。（）

答案:對Tanh激活函數(shù)與Sigmod激活函數(shù)類似存在飽和區(qū)。（）

答案:對輸入層的輸入個數(shù)為5，即意味著輸入層有5個神經(jīng)元。（）

答案:錯DBSCAN需要假設(shè)樣本數(shù)據(jù)呈球形分布。（）

答案:錯只能通過切片訪問列表中的元素，不能使用切片修改列表中的元素。（）

答案:錯在比較兩個模型的擬合效果時，甲、乙兩個模型的R方值分別約為0.88和0.93，則擬合效果好的模型是乙。（）

答案:對news.iloc[[0,2]]表示利用隱式索引提取索引為"0"和"2"的兩個數(shù)據(jù)。（）

答案:錯分裂層次聚類采用的策略是自底向上的策略。（）

答案:錯多子圖布局使用subplot()進行設(shè)置。（）

答案:對數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型主要分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）

答案:對已知x=3，那么賦值語句x='abcedfg'是無法正常執(zhí)行的。（）

答案:錯下面的算法中不需要事先指定聚類劃分數(shù)目的是（）。

答案:DBSCAN;凝聚聚類算法pandas文件操作中，下列說法中正確的是（）。

答案:讀取excel文件可使用sheet_name指定從哪個sheet讀取數(shù)據(jù)。;讀取csv文件可使用sep可指定分隔符。;寫入csv文件時可使用columns參數(shù)選擇將部分列寫入目標文件。s=pd.Series(np.random.randint(59,100,5),index=list("ABCDE"))，與s[“A”]等價的表達方法是（）。

答案:S[0];s.iloc[0];s.loc["A"]用于分類與回歸應(yīng)用的主要算法有（）

答案:貝葉斯;決策樹;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hadoop組件的核心功能包括（）

答案:分布式數(shù)據(jù)存儲。;分布式計算。df=pd.read_excel("dataset/data.xlsx",sheet_name=3)的含義正確的是（）。

答案:讀取dataset文件夾下名為"data.xlsx"的文件中第4個sheet中的數(shù)據(jù)。按"A"列+"B"列按照A升B降方法排序，正確的方法是（）。

答案:df.sort_values(by=["A","B"],ascending=[True,False])。氣泡圖和散點圖的區(qū)別主要在散點的面積、顏色等，在實踐中使用參數(shù)（）調(diào)整。

答案:c。;s。以下可以使用回歸分析解決的問題是（）。

答案:居民消費支出與可支配收入的關(guān)系。

答案:以下關(guān)于函數(shù)說法正確的是（）。

答案:函數(shù)的實際參數(shù)可以是其他函數(shù)的調(diào)用構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的最終目的是（）。

答案:為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持

答案:1下列不屬于大數(shù)據(jù)特征是（）。

答案:數(shù)據(jù)復(fù)雜度高下面代碼的輸出結(jié)果是（）s=["seashell","gold","pink","brown","purple","tomato"]print(s[1:4:2])

答案:['gold','brown']下列哪個程序通常與NameNode在一個節(jié)點啟動（）。

答案:Jobtracker共線性嚴重程度的一種度量是（）。

答案:條件數(shù)（conditionnumber）。下面哪個不是RDD的特點（）。

答案:可修改極坐標系中，與平面直角坐標系中x軸、y軸數(shù)據(jù)相對應(yīng)的數(shù)據(jù)是（）。

答案:弧度和半徑。多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有2個輸入特征，隱藏層有3個神經(jīng)元，輸出層有2個神經(jīng)元，則該網(wǎng)絡(luò)中共有多少個參數(shù)（）。

答案:17Pytorch中自定義數(shù)據(jù)集必須實現(xiàn)Dataset中的函數(shù)有：（）。

答案:__getitem__;__init__;__len__循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具有參數(shù)共享性。（）

答案:錯Pytorch中基本的數(shù)據(jù)類型為：（）。

答案:Tensor下列哪個不屬于初始化參數(shù)優(yōu)化的方法：（）。

答案:丟棄率初始化

答案:關(guān)于多層感知機的說法正確的是（）。

答案:多層感知機是前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sigmod激活函數(shù)的數(shù)學(xué)表示為（）

答案:梯度下降是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)中的一種方法。（）

答案:對Pytorch中自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要繼承torch.nn.Module類。（）

答案:對以下哪些方法可以減少過擬合（

）

答案:使用集成學(xué)習(xí)方法;正則化;降低模型復(fù)雜度;增加更多數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)只對大規(guī)模的數(shù)據(jù)集有較好的策略。（）

答案:錯以下關(guān)于Boosting和Bagging說法正確的是（）。

答案:Bagging可以用來減小方差集成方法是并行集成方法。（）

答案:錯一般情況，在個體學(xué)習(xí)器性能相差較大時宜使用（）結(jié)合策略。

答案:加權(quán)平均法C4.5決策樹構(gòu)造算法的特征選擇采用（）

答案:信息增益支持向量機SVM算法采用的損失函數(shù)是（）

答案:鉸鏈損失函數(shù)關(guān)于樸素貝葉斯分類器，正確的有（）

答案:所謂“樸素”假設(shè)，即是樣本特征（屬性）的條件獨立假設(shè);利用貝葉斯公式將樣本屬于某個類別的概率轉(zhuǎn)換為后驗概率來計算;是一種概率分類器Logistic回歸分析屬于（）回歸

答案:非概率型線性回歸支持向量機分類器求解方法有（）

答案:內(nèi)點法;隨機梯度下降;序列最小優(yōu)化K-means算法是異常值敏感的聚類算法。（）

答案:對下面哪一個算法不是聚類分析算法（）

答案:KNN關(guān)于K-means聚類說法正確的是（）。

答案:K-means需要事先指定K的數(shù)目;K-means的聚類中心是聚類中心的均值;K-means實現(xiàn)采用的是貪心策略DBSCAN算法對參數(shù)敏感。（）

答案:對輪廓系數(shù)只能用于K-means算法的評估。（）

答案:錯聚類分析的相似性度量方法，以下哪種方法只考慮了變量之間的方向（）

答案:凝聚聚類分析是一種自底向上的聚類分析算法。（）

答案:對下面算法中，算法分析是建立在凸球形的樣本空間的是（）。

答案:K-means;凝聚聚類算法;K中心點算法K中心點算法是異常值敏感的聚類算法。（）

答案:對梯度下降法需要選擇學(xué)習(xí)率，需要多次迭代求解參數(shù)。（）

答案:對兩個變量y與x的回歸模型中，通常用R方來刻畫回歸效果，則正確的敘述是（）。

答案:R方越小，殘差平方和大。與梯度下降法相比，當輸入變量k較大時，正規(guī)方程法求解參數(shù)的速度要更慢。（）

答案:對如果擬合曲線幾乎通過了所有實測數(shù)據(jù)點，很有可能出現(xiàn)的現(xiàn)象是（）。

答案:過擬合。以下（）是線性回歸方程參數(shù)求解常用的方法。

答案:梯度下降法。

答案:線性回歸模型中的損失函數(shù)用來估量預(yù)測值與（）的差異程度。

答案:真實值。導(dǎo)入matplotlib的可行的做法是（）

答案:importmatplotlib.pyplotasplt()。;importmatplotlib.pyplot。;frommatplotlibinmportpyplot。關(guān)于注釋的說法中，正確的是（）。

答案:matplotlib.pyplot.text()主要用于無指向型注釋。繪制折線圖時用label參數(shù)可為圖表添加圖例，但必須與()配合使用。

答案:legend()。關(guān)于雷達圖繪制，正確說法的有（）。

答案:直接使用polar()繪圖時需使用np.concatenate()使數(shù)據(jù)閉合。;xticks()可用來設(shè)置弧度信息。;使用polar()繪制極坐標系，然后用plot()繪制雷達圖時無需閉合數(shù)據(jù)。fontdict是用來設(shè)置字體屬性的字典型參數(shù)。（）

答案:對氣泡圖本質(zhì)上仍屬于散點圖。（）

答案:對bar()函數(shù)可通過參數(shù)bottom選擇水平/垂直的柱形條的繪制方式。（）

答案:錯在繪制兩組數(shù)據(jù)對比的柱形圖時，若希望兩組柱形并列顯示，應(yīng)通過調(diào)整（）實現(xiàn)。

答案:參數(shù)x和width。繪制折線圖的函數(shù)是（）。

答案:plot()。關(guān)于箱線圖繪制，正確說法的有（）。

答案:參數(shù)sym用于指定異常點的形狀，默認為+號顯示。;參數(shù)whis用于指定上下須與上下四分位的距離，默認為1.5倍的四分位差。unstack()可將列旋轉(zhuǎn)到行，從而將寬表變成長表。（）

答案:錯關(guān)于缺失值填充函數(shù)pandas.DataFrame.fillna()，正確的說法是（）。

答案:value參數(shù)用于指示用來填充缺失值的數(shù)據(jù)。;method參數(shù)為pad表示用缺失值前面的值對缺失值進行填充。;axis參數(shù)表示填充維度，確定從行開始或是從列開始。pandas.DataFrame.sum(axis=1)表示對每行數(shù)據(jù)求和。（）

答案:對下列方法中，能夠利用pandas.DataFrame()創(chuàng)建DataFrame的是（）。

答案:通過Series創(chuàng)建;通過ndarray對象創(chuàng)建;通過Python字典創(chuàng)建;通過隨機函數(shù)創(chuàng)建若有g(shù)rouped_sc=df.groupby('學(xué)校')，則查詢查看分組數(shù)量應(yīng)采用（）

答案:grouped_sc.ngroups。s=pd.Series(np.random.randint(59,100,5),index=list("ABCDE"))，能夠原地刪除s[“A”]的操作是（）。

答案:dels["A"]pandas讀取csv文件時可使用usecols參數(shù)指定某個列作為索引。（）

答案:錯下列屬于透視操作的是（）。

答案:pivot()。;crosstab()。;pivot_table()。df包含"計劃銷售額"和"實際銷售額"兩列數(shù)據(jù)，若要篩選未完成計劃銷售額但實際銷售額不低于4000的所有月份信息，可用的方式有（）。

答案:df[(df["計劃銷售額"]＞df["實際銷售額"])&(df["實際銷售額"].ge(4000))]。;df.query("計劃銷售額＞實際銷售額&實際銷售額＞=4000")。;df[(df["計劃銷售額"]＞df["實際銷售額"])&(df["實際銷售額"]＞=4000)]。;df[(df["計劃銷售額"].gt(df["實際銷售額"]))&(df["實際銷售額"].ge(4000))]。下面代碼的輸出結(jié)果是（）forsin"abc":

foriinrange(3):

print(s,end="")

ifs=="c":

break

答案:aaabbbc關(guān)于Python語言的變量，以下選項中說法正確的是（）。

答案:隨時命名、隨時賦值、隨時使用Python列表中所有元素必須為相同類型的數(shù)據(jù)。（）

答案:錯下面代碼的輸出結(jié)果是（）x=10y=3print(x%y,x**y)

答案:11000tuple(range(2,10,2))的返回結(jié)果為（）。

答案:(2,4,6,8)使用內(nèi)置函數(shù)open()且以”w”模式打開的文件，文件指針默認指向文件尾。（）

答案:錯以下表述正確的是:（）

答案:人工智能是人們長遠以來的目標,期待機器像人一樣有智慧。;機器學(xué)習(xí)指機器有學(xué)習(xí)的能力,是人類達成人工智能目標的手段。;深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種。;人或機器表現(xiàn)的很有智慧取決于先天本能/創(chuàng)造者事先設(shè)定的規(guī)則和后天學(xué)習(xí)。下面表述正確的（）

答案:監(jiān)督學(xué)習(xí)指訓(xùn)練集中包括沒有輸出數(shù)據(jù)與之對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù),且所有輸入數(shù)據(jù)屬于同類別數(shù)據(jù)。;遷移學(xué)習(xí)指訓(xùn)練集中包括沒有輸出數(shù)據(jù)與之對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù),但這些輸入數(shù)據(jù)與其他輸入數(shù)據(jù)不相干。;強化學(xué)習(xí)指只有評價性輸出結(jié)果的機器學(xué)習(xí)。;監(jiān)督學(xué)習(xí)指訓(xùn)練集所有輸入數(shù)據(jù)都有相應(yīng)輸出數(shù)據(jù)與之對應(yīng)。有效抑制機器學(xué)習(xí)過擬合的方法是（）

答案:平滑損失函數(shù)。;加大數(shù)據(jù)量。;重新設(shè)計損失函數(shù)，引入平滑函數(shù)。關(guān)于Spark中的RDD描述正確的（）

答案:Resilient：表示彈性的，彈性表示。;Datset：就是一個集合，用于存放數(shù)據(jù)的。;RDD（Resilie