人工智能基础【含答案】第9章 课后作业

一、单选题

(1)单选题

神经网络用于回归分析时,其损失函数采用

A. 二分类交叉熵(binary_crossentropy )

B. 多分类交叉熵(categorical_crossentropy)

C. 均方误差(MSE)

D. 以上都可以

(2)单选题

关于神经网络的应用场景,以下说法正确的是

A. 神经网络只能用于分类

B. 神经网络只能用于回归

C. 神经网络即可用于分类,也可用于回归

D. 神经网络只能由于图像分类

(3)单选题

波士顿房价数据集中共有506条美国波士顿地区房价信息,每条数据包括对指定房屋的13项数值型特征描述和目标房价。用前馈神经网络对波斯顿房价数据进行回归分析,对于输入层和输出层的设置,以下说法正确的是

A. 输入层为13个神经元,输出层为1个神经元

B. 输入层为506个神经元,输出层为1个神经元

C. 输入层和输出层神经元的个数可根据个人喜好进行设置

D. 输入层为14个神经元,输出层为1个神经元

(4)单选题

有代码如下:

import numpy.random as random

msk = random.rand(20) > 0.2

以下说法正确的是

A. random.rand(20)会返回1个1到20之间的随机整数

B. msk的值为True

C. msk的值为False

D. msk是包含20个值的array,大约80%的值为True,20%的值为False

(5)单选题

pandas读取如下execl表格,结果存储到df变量中。在后续的分析中,我们只需要“学号”、“结课状态”、“参与分”、“测验分”、“作业分”、“考试分”6个字段的数据,则以下代码正确的是:

A. cols=["学号", "结课状态", "参与度分", "测验分", "作业分", "考试分"]

df = df[cols]

B. cols=["B", "E", "F", "G", "H", "I"]

df = df[cols]

C. df = df.delete(["学生姓名", "学校名称", "最终分"])

D. df = df.drop(["学生姓名", "学校名称", "最终分"])

(6)单选题

假设有一个程序read_score.py,使用Pandas处理“第一次开课-学生成绩.xls”数据,文件存放路径如下图:

则能够正确读取到数据的选项是

A. df = pandas.read("第一次开课-学生成绩.xls")

B. df = pandas.read_excel("第一次开课-学生成绩.xls")

C. df = pandas.read_csv("第一次开课-学生成绩.xls")

D. df = pandas.read_excel("../第一次开课-学生成绩.xls")

二、判断题

(7)判断题

Pandas中的Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

(8)判断题

Pandas中的DataFrame 是一种二维的数据结构,非常接近于excel电子表格形式,包含行(称为index)和列(称为columns)。

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