人工智能案例實戰(zhàn)智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下內(nèi)蒙古科技大學(xué)

人工智能案例實戰(zhàn)智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古科技大學(xué)

第一章測試

Python程序在執(zhí)行一次之后會自動生成擴展名為（）的字節(jié)碼文件，以提高運行效率。

A:.py

B:.pyc

C:.pyb

D:.pyf

答案:.py

以下關(guān)于列表ls的敘述中，錯誤的是（）。

A:ls.clear()：刪除ls中的一個元素

B:ls.reverse()：反轉(zhuǎn)ls中的所有元素

C:ls.append(x)：在ls的末尾增加一個元素x

D:len(ls)：求出ls中的元素個數(shù)

答案:ls.clear()：刪除ls中的一個元素

以下關(guān)于元組的說法中，正確的是（）。

A:插入的新元素放在最后

B:所有元素的數(shù)據(jù)類型必須相同

C:支持in運算符

D:元組不支持切片操作

答案:支持in運算符

表達式[xforxin[1,2,3,4,5]ifx＜3]的結(jié)果是（）。

A:[1,2,3]

B:[1,2,3,4,5]

C:[3,4,5]

D:[1,2]

答案:[1,2]

以下不能創(chuàng)建一個字典的語句是（）。

A:dict1={}

B:dict2={3:5}

C:dict4={(1,2,3):“uestc”}

D:dict3={[1,2,3]:“uestc”}

答案:dict3={[1,2,3]:“uestc”}

numpy中有很多自帶的數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)，下列（）函數(shù)可以創(chuàng)建指定長度或形狀的全1數(shù)組。

A:zeros()

B:arrange()

C:ones()

D:empty()

答案:ones()

下列（）函數(shù)用于繪制散點圖。

A:scatter()

B:subplot()

C:bar()

D:plot()

答案:scatter()

可以把列表轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組的函數(shù)是（）。

A:linspace()B:arange()C:ones()D:array()

答案:array()

執(zhí)行下面代碼，得到的正確結(jié)果是（）。drink={'奶茶':8,'可樂':5,'牛奶':3}foritemindrink.values():

print(item,end="")

A:('奶茶':8)('可樂':5)('牛奶':3)B:853C:奶茶可樂牛奶D:{'奶茶':8,'可樂':5,'牛奶':3}

答案:853

以下程序的輸出結(jié)果是（）。a=[“李白”，“孟浩然”，”杜甫”，“王昌齡”]print(a[1:3])

A:

[“孟浩然”，”杜甫”]

B:[“孟浩然”，”杜甫”，“王昌齡”]

C:

[“李白”，“孟浩然”，”杜甫”]

D:[“孟浩然”,“王昌齡”]

答案:

[“孟浩然”，”杜甫”]

第二章測試

a=tf.constant(5)的默認類型是（）。

A:32

B:16

C:tf.double64

D:tf.float32

答案:32

TensorFlow2.0中，所有張量都可以通過（）方法得到對應(yīng)的數(shù)組。

A:numpy()

B:shape()

C:其余都不是

D:dtype()

答案:numpy()

可以創(chuàng)建元素值相同的張量的函數(shù)是（）。

A:tf.ones()

B:tf.zeros()

C:tf.fill()

D:tf.cast()

答案:tf.fill()

以下對函數(shù)功能的描述中，錯誤的是（）

A:tf.transpose()，交換維度

B:tf.reshape()，更改維度

C:tf.squeeze()，刪除維度

D:tf.cast()，增加維度

答案:tf.cast()，增加維度

以下程序執(zhí)行后，b的內(nèi)容是（）。

a=tf.range(12)

b=a[2:5:1]

print(b.numpy())

A:[2345]

B:[246]

C:其余都不對

D:[234]

答案:[234]

以下程序執(zhí)行后，運行結(jié)果是（）。

a=tf.reshape(tf.range(10,22),[3,4])

b=a[0,0:2]

print(b.numpy())

A:[101112]

B:[1415]

C:其余都不對

D:[1011]

答案:[1011]

以下描述中，錯誤的是（）。

A:tf.exp(1.)：計算e的1.0次方

B:tf.sqrt(3):計算3的平方根

C:tf.pow(2,x)：計算2的x次方

D:tf.square(x)：對x逐個元素計算平方

答案:tf.sqrt(3):計算3的平方根

以下程序段的運行結(jié)果是（）。

importnumpyasnp

a=tf.constant(np.arange(6),shape=(2,3))

b=tf.constant(np.arange(6),shape=(3,2))

c=a@b

print(c.numpy())

A:不能運算

B:[[123][456]]

C:[[101315][284050]]

D:[[1013][2840]]

答案:[[1013][2840]]

有語句：importtensorflowastf

a=tf.constant([[1,2],[3,4]])

以下描述錯誤的是（）。

A:執(zhí)行語句tf.reduce_mean(a)后，值為2.5

B:執(zhí)行語句tf.reduce_sum(a,axis=1)后，值為[37]

C:執(zhí)行語句tf.reduce_max(a,axis=0)后，值為[34]

D:執(zhí)行語句tf.reduce_min(a)后，值為1

答案:執(zhí)行語句tf.reduce_mean(a)后，值為2.5

第三章測試

數(shù)據(jù)x(1,2,3,4)對應(yīng)數(shù)據(jù)y(1,3,5,7)，則y關(guān)于x的回歸方程必過點(2.5,4)。（）

A:錯B:對

答案:對

兩個變量：光照時間和果樹畝產(chǎn)量是函數(shù)關(guān)系。（）

A:對B:錯

答案:錯

水稻的產(chǎn)量y(千克)與施肥量x(千克)的線性回歸方程為y=5.5x+100，如果施肥100公斤，那么可能收獲650公斤水稻。（）

A:錯B:對

答案:對

已知一組數(shù)據(jù)(X,Y)在散點圖中觀察具有線性關(guān)系，設(shè)y=wx+b，求得w=0.5，X的平均值為20，Y的平均值為30，則線性回歸方程的表達式為y=0.5x+20。（）

A:對B:錯

答案:對

存在這樣的線性關(guān)系：收入增加和儲蓄增加，屬于正相關(guān)。（）

A:錯B:對

答案:對

已知一組數(shù)據(jù)(X,Y)在散點圖中觀察具有線性關(guān)系，那么線性回歸方程必過點的坐標(biāo)為：(X平均值,Y平均值)（）

A:錯B:對

答案:對

已知用電量Y（4.5,4,3,2.5）和月份X(1,2,3,4)具有近似的線性相關(guān)，如果線性回歸方程為y=-0.7x+b，那么b=5.25。（）

A:對B:錯

答案:對

已知數(shù)據(jù)Y(4.5,4,3,2.5)和X(2,3,4,5)具有較好的線性關(guān)系，那么對應(yīng)的線性回歸方程為：y=-0.7x+5.95（）

A:對B:錯

答案:對

第四章測試

可以采用回歸問題的解決思路實現(xiàn)分類問題。()

A:錯B:對

答案:對

支持向量機（SVM）只能解決二分類問題。（）

A:錯B:對

答案:錯

使用歐式距離