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2022智慧树知到 Python数据分析实战 章节测试答案

智慧树答案 尔雅学习君 1年前 (2021-06-23) 4577次浏览 0个评论 扫描二维码
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2022智慧树知到 Python数据分析实战 章节测试答案

第一章单元测试

1、本课程特色包括

A.
嵌入Python软件,培养算法落地能力
B.
剖析20+精彩案例,培养综合实战技能
C.
精析数据分析算法,培养数据分析意识

喵查答案:嵌入Python软件,培养算法落地能力&剖析20+精彩案例,培养综合实战技能&精析数据分析算法,培养数据分析意识

2、本课程包括的知识点包括

A.
Python基本数据分析实战
B.
Python入门
C.
Python数据分析高级实战

喵查答案:Python基本数据分析实战&Python入门&Python数据分析高级实战

3、本课程的Python入门部分中您将学习到的内容包括

A.
Python三剑客(numpy,pandas,matplotlib)
B.
Python简介
C.
Python基本语法
D.
Python基本编程

喵查答案:Python三剑客(numpy,pandas,matplotlib)&Python简介&Python基本语法&Python基本编程

4、本课程的Python高级数据分析部分中您将学习到的内容包括

A.
无监督学习
B.
有监督学习(分类问题)
C.
高级话题
D.
有监督学习(回归问题)

喵查答案:无监督学习&有监督学习(分类问题)&高级话题&有监督学习(回归问题)

5、本课程讲授六步法的基本目标是

A.
算法清楚
B.
软件熟练
C.
理论扎实
D.
落地精准

喵查答案:算法清楚&软件熟练&理论扎实&落地精准

第二章单元测试

1、下列关于Python语法叙述错误的是

A.
Python中使用#号注释语句
B.
Python使用括号组织代码
C.
for循环中,冒号为缩进代码块的开始,冒号之后的所有代码的缩进量必须相同,直到代码块结束
D.
Python句尾不需要分号

喵查答案:Python使用括号组织代码

2、下述代码的返回结果是

def fun(k):
y = 2*k+k**2
return y

print(fun(3))

A.
15
B.
12
C.
14
D.
13

喵查答案:15

3、Python语句中用于注释代码的符号是

A.
!号
B.
%号
C.
$号
D.
#号

喵查答案:#号

4、下述代码返回的结果是

import numpy as np
t = 2.5868
print(np.round(t,2))

A.
2.5
B.
2.59
C.
2.60
D.
2.58

喵查答案:2.59

5、下述说法错误的是

A.
可对列表数据类型进行查、增、删、改
B.
可对字典数据类型进行查、增、删、改
C.
列表是一个可变型的序列,由[ ]完成
D.
元组是一个不可变型的序列,由{ }完成

喵查答案:元组是一个不可变型的序列,由{ }完成

6、下述列表计算的结果是
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]

喵查答案:[1, 11, 10, 10001, 10001, 2.5]

7、下述代码返回的结果是
x = -3.5
if x < 0: print(x+2) else: print(-1*x-5) A. -1.5 B. 1.5 C. 0 喵查答案:-1.5

8、下述代码返回的结果是
m = [2,5,4,1,3]
n = []
for k in m:
t = k ** 2 -2
n.append(t)
print(n)

A.
[4, 25, 16, 1, 9]
B.
[5, 26, 17, 2, 10]
C.
[2, 23, 14, -1, 7]

喵查答案:[2, 23, 14, -1, 7]

第三章单元测试

1、下列不属于数据预处理常用方法的是

A.
异常值的发现与处理
B.
缺失值的发现与处理
C.
离散变量重编码
D.
相关分析

喵查答案:相关分析

2、常用描述统计方法包括

A.
描述偏差和相关程度
B.
描述集中程度
C.
数据可视化
D.
描述离散程度

喵查答案:描述偏差和相关程度&描述集中程度&数据可视化&描述离散程度

3、下列参数类假设检验方法中可以用于比较3种不同教学方法之间是否存在显著差异的是

A.
独立样本T检验
B.
单因素方差分析
C.
配对样本T检验

喵查答案:单因素方差分析

4、可以用于直观展示数据值的大小或变化趋势(即比较)的可视化工具有

A.
柱形图
B.
条形图
C.
折线图
D.
饼图

喵查答案:柱形图&条形图&折线图

5、按照可视化专家Andrew Abela的图表使用建议,散点图可以用于展示数据间的联系。

A.

B.

喵查答案:

第四章单元测试

1、下述机器学习方法中可以用于降维的是

A.
Kmeans聚类
B.
PCA
C.
决策树
D.
KNN

喵查答案:PCA

2、如果研究者想探讨影响小麦亩产量的因素,采集了若干个样本的各个指标(温度、灌溉量、光照强度、施肥量),则下列哪种方法适合研究本问题?

A.
PCA
B.
多元线性回归分析
C.
一元线性回归
D.
聚类分析

喵查答案:多元线性回归分析

3、随机森林算法叙述正确的是

A.
是一种集成学习算法
B.
随机选择训练样本(行采样)
C.
采用投票法(少数服从多数)确定最终类别归属
D.
随机选择部分特征(列采样)

喵查答案:是一种集成学习算法&随机选择训练样本(行采样)&采用投票法(少数服从多数)确定最终类别归属&随机选择部分特征(列采样)

4、下列关于决策树算法的论述错误的是

A.
决策树基本思想是贪心算法,它以自顶(根节点)向下递推生成的方式构造决策树。
B.
ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。
C.
条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下,类别Y的不确定性的度量
D.
熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度,信息的不确定性越大则熵越大,反之越小

喵查答案:ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。

5、下列关于判别分析叙述正确的是

A.
Fishser线性判别分析的基本思想是投影
B.
Fishser线性判别分析(Linear Discriminant analysis, LDA)由R.A.Fisher 于1936年提出
C.
是多元分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法
D.
利用已知类别的样本建立判别模型,对未知类别的样本进行分类

喵查答案:Fishser线性判别分析的基本思想是投影&Fishser线性判别分析(Linear Discriminant analysis, LDA)由R.A.Fisher 于1936年提出&是多元分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法& 利用已知类别的样本建立判别模型,对未知类别的样本进行分类

6、朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括

A.
算概率:计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
B.
定问题:确定为分类(类标签已知)问题
C.
比大小:计算后验概率,归入最大后验概率类

喵查答案:算概率:计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率&定问题:确定为分类(类标签已知)问题&比大小:计算后验概率,归入最大后验概率类

7、K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括

A.
算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离
B.
做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
C.
找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻

喵查答案:算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离&做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类&找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻

8、本章机器学习高级话题中涉及的提升模型算法性能的策略包括调参、交叉验证和采用合理的评价指标。

A.

B.

喵查答案:


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