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Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋魯東大學(xué)第一章單元測(cè)試
本課程特色包括
A:嵌入Python軟件,培養(yǎng)算法落地能力B:精析數(shù)據(jù)分析算法,培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析意識(shí)C:剖析20+精彩案例,培養(yǎng)綜合實(shí)戰(zhàn)技能
答案:嵌入Python軟件,培養(yǎng)算法落地能力;精析數(shù)據(jù)分析算法,培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析意識(shí);剖析20+精彩案例,培養(yǎng)綜合實(shí)戰(zhàn)技能本課程包括的知識(shí)點(diǎn)包括
A:Python入門B:Python基本數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)C:Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)實(shí)戰(zhàn)
答案:Python入門;Python基本數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn);Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)實(shí)戰(zhàn)
本課程的Python入門部分中您將學(xué)習(xí)到的內(nèi)容包括
A:Python簡(jiǎn)介B:Python基本編程C:Python三劍客(numpy,pandas,matplotlib)D:Python基本語(yǔ)法
答案:Python簡(jiǎn)介;Python基本編程;Python三劍客(numpy,pandas,matplotlib);Python基本語(yǔ)法
本課程的Python高級(jí)數(shù)據(jù)分析部分中您將學(xué)習(xí)到的內(nèi)容包括
A:無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B:高級(jí)話題C:有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類問(wèn)題)D:有監(jiān)督學(xué)習(xí)(回歸問(wèn)題)
答案:無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí);高級(jí)話題;有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類問(wèn)題);有監(jiān)督學(xué)習(xí)(回歸問(wèn)題)
本課程講授六步法的基本目標(biāo)是
A:軟件熟練B:理論扎實(shí)C:落地精準(zhǔn)D:算法清楚
答案:軟件熟練;理論扎實(shí);落地精準(zhǔn);算法清楚
第二章單元測(cè)試
下列關(guān)于Python語(yǔ)法敘述錯(cuò)誤的是
A:Python中使用#號(hào)注釋語(yǔ)句
B:Python使用括號(hào)組織代碼
C:for循環(huán)中,冒號(hào)為縮進(jìn)代碼塊的開(kāi)始,冒號(hào)之后的所有代碼的縮進(jìn)量必須相同,直到代碼塊結(jié)束D:Python句尾不需要分號(hào)
答案:Python使用括號(hào)組織代碼
下述代碼的返回結(jié)果是
deffun(k):
y=2*k+k**2
returny
print(fun(3))
A:15B:13C:12D:14
答案:15Python語(yǔ)句中用于注釋代碼的符號(hào)是
A:#號(hào)B:%號(hào)C:!號(hào)D:$號(hào)
答案:#號(hào)下述代碼返回的結(jié)果是
importnumpyasnpt=2.5868print(np.round(t,2))
A:2.58B:2.59C:2.60D:2.5
答案:2.59下述說(shuō)法錯(cuò)誤的是
A:可對(duì)字典數(shù)據(jù)類型進(jìn)行查、增、刪、改B:元組是一個(gè)不可變型的序列,由{}完成C:可對(duì)列表數(shù)據(jù)類型進(jìn)行查、增、刪、改D:列表是一個(gè)可變型的序列,由[]完成
答案:元組是一個(gè)不可變型的序列,由{}完成下述列表計(jì)算的結(jié)果是a=[1,11,10,10001,10001]a.append(2.5)print(a)
A:[2.5,1,11,10,10001,10001]B:[1,11,10,10001,10001,2.5]
答案:[1,11,10,10001,10001,2.5]下述代碼返回的結(jié)果是x=-3.5ifx<0:
print(x+2)else:
print(-1*x-5)
A:-1.5B:1.5C:0
答案:-1.5下述代碼返回的結(jié)果是
m=[2,5,4,1,3]n=[]forkinm:
t=k**2-2
n.append(t)print(n)
A:[4,25,16,1,9]B:[2,23,14,-1,7]C:[5,26,17,2,10]
答案:[2,23,14,-1,7]
第三章單元測(cè)試
下列不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理常用方法的是
A:缺失值的發(fā)現(xiàn)與處理B:離散變量重編碼C:相關(guān)分析
D:異常值的發(fā)現(xiàn)與處理
答案:相關(guān)分析
常用描述統(tǒng)計(jì)方法包括
A:數(shù)據(jù)可視化B:描述偏差和相關(guān)程度C:描述集中程度D:描述離散程度
答案:數(shù)據(jù)可視化;描述偏差和相關(guān)程度;描述集中程度;描述離散程度下列參數(shù)類假設(shè)檢驗(yàn)方法中可以用于比較3種不同教學(xué)方法之間是否存在顯著差異的是
A:單因素方差分析B:獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)C:配對(duì)樣本T檢驗(yàn)
答案:單因素方差分析可以用于直觀展示數(shù)據(jù)值的大小或變化趨勢(shì)(即比較)的可視化工具有
A:條形圖B:柱形圖C:餅圖D:折線圖
答案:條形圖;柱形圖;折線圖按照可視化專家AndrewAbela的圖表使用建議,散點(diǎn)圖可以用于展示數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)
第四章單元測(cè)試
下述機(jī)器學(xué)習(xí)方法中可以用于降維的是
A:決策樹(shù)B:PCAC:Kmeans聚類D:KNN
答案:PCA如果研究者想探討影響小麥畝產(chǎn)量的因素,采集了若干個(gè)樣本的各個(gè)指標(biāo)(溫度、灌溉量、光照強(qiáng)度、施肥量),則下列哪種方法適合研究本問(wèn)題?
A:一元線性回歸B:PCAC:聚類分析D:多元線性回歸分析
答案:多元線性回歸分析
隨機(jī)森林算法敘述正確的是
A:采用投票法(少數(shù)服從多數(shù))確定最終類別歸屬B:隨機(jī)選擇訓(xùn)練樣本(行采樣)C:是一種集成學(xué)習(xí)算法D:隨機(jī)選擇部分特征(列采樣)
答案:采用投票法(少數(shù)服從多數(shù))確定最終類別歸屬;隨機(jī)選擇訓(xùn)練樣本(行采樣);是一種集成學(xué)習(xí)算法;隨機(jī)選擇部分特征(列采樣)下列關(guān)于決策樹(shù)算法的論述錯(cuò)誤的是
A:決策樹(shù)基本思想是貪心算法,它以自頂(根節(jié)點(diǎn))向下遞推生成的方式構(gòu)造決策樹(shù)。B:ID3算法的屬性選擇度量就是使用信息增益,選擇最小信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的測(cè)試屬性。C:條件熵H(Y|X)表示在已知特征X的條件下,類別Y的不確定性的度量D:熵可用于描述信息的不確定性或混亂程度,信息的不確定性越大則熵越大,反之越小
答案:ID3算法的屬性選擇度量就是使用信息增益,選擇最小信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的測(cè)試屬性。下列關(guān)于判別分析敘述正確的是
A:Fishser線性判別分析的基本思想是投影B:
利用已知類別的樣本建立判別模型,對(duì)未知類別的樣本進(jìn)行分類C:是多元分析中用于判別樣本所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)分析方法D:Fishser線性判別分析(LinearDiscriminantanalysis,LDA)由R.A.Fisher于1936年提出
答案:Fishser線性判別分析的基本思想是投影;
利用已知類別的樣本建立判別模型,對(duì)未知類別的樣本進(jìn)行分類;是多元分析中用于判別樣本所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)分析方法;Fishser線性判別分析(LinearDiscriminantanalysis,LDA)由R.A.Fisher于1936年提出樸素貝葉斯分類器的基本算法步驟包括
A:比大?。河?jì)算后驗(yàn)概率,歸入最大后驗(yàn)概率類B:定問(wèn)題:確定為分類(類標(biāo)簽已知)問(wèn)題C:算概率:計(jì)算所有樸素貝葉斯公式中的“零部件”概率
答案:比大?。河?jì)算后驗(yàn)概率,歸入最大后驗(yàn)概率類;定問(wèn)題:確定為分類(類標(biāo)簽已知)問(wèn)題;算概率:計(jì)算所有樸素貝葉斯公式中的“零部件”概率K最近鄰(KNN)分類器的基本算法步驟包括
A:算距離:給定測(cè)試對(duì)象,計(jì)算它與訓(xùn)練集中的每個(gè)對(duì)象的距離B:找鄰居:圈定距離最近的k個(gè)訓(xùn)練對(duì)象,作為測(cè)試對(duì)象的近鄰
C:做分類:根據(jù)這k個(gè)近鄰歸屬的主
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