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提问人：网友bycool 发布时间：2022-01-07

[单选题]

下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，且该程序已经导入了必要的模块（用省略号表示）。则程序中空格处应该填充的拟合函数是： …… iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\ (iris.data, iris.target, test_size=0.2 ) clf = svm.SVC(kernel=’linear’, C=1). (X_train, y_train)

A.train

B.fit

C.learn

D.ml

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更多“下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，且该程序已经导入了必要的”相关的问题

第1题

下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，请补全导入的模块名称（用小

写字母） from sklearn import cross_validation from sklearn import from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\ (iris.data, iris.target, test_size=0.2 ) clf = svm.SVC(kernel=’linear’, C=1).fit(X_train, y_train)

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第2题

对于下面的一段python程序，计算的是向量之间的 import numpy as np x=np.random.random（5) y=np.random.random（5) sim=np.dot（x,y)/（np.linalg.norm（x)*np.linalg.norm（y))

A.欧氏距离

B.余弦相似度

C.欧式相似度

D.马修相关系数

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第3题

对于下面的一段python程序，sim中保存的是向量之间的： import numpy as np x=np.random.random（5) y=np.random.random（5) from scipy.spatial.distance import pdist X=np.vstack（[x,y]) sim=1-pdist（X,'cosine')

A.欧氏距离

B.余弦相似度

C.余弦距离

D.马修相关系数

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第4题

对于给定的下面的一段python程序及其输出，下面的说法正确的是 import numpy as np a=np.asarray（

对于给定的下面的一段python程序及其输出，下面的说法正确的是 import numpy as np a=np.asarray([0.5,0.5]) #假设a为实际分布 b=np.array([0.25,0.75]) c=np.array([0.125,0.875]) kl1=np.sum(a*np.log(a/b)) print ("b,a",kl1) kl2=np.sum(a*np.log(a/c)) print ("c,a",kl2) 其输出结果为 b,a 0.143841036226 c,a 0.413339286592

A、程序的输出是计算了条件熵

B、程序的输出是计算了互信息

C、b和c相比，更接近实际分布a

D、c和b相比，更接近实际分布a

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第5题

下面的一段python程序，其目的是显示下面的哪一种函数的图形？ import numpy as np import matplot

lib.pyplot as plt plt.figure() plt.axis([-6, 6, 0, 1]) plt.grid(True) X = np.arange(-6,6,0.1) y = 1 / (1 + np.e ** (-X)) plt.plot(X, y, ’b-’) plt.show()

A、tanh

B、ELU

C、sigmoid

D、ReLU

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第6题

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np predicted=np.array（[11.2, 2

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np predicted=np.array([11.2, 2.5, 7.9, 7.2]) label=np.array([1, 0, 0, 0]) def softmax(x): return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0) print (softmax(predicted)) loss=-np.sum(label*np.log(softmax(predicted)))

A、最后一行是计算predicted和label之间的互信息

B、最后一行是计算predicted和label之间的JS散度

C、最后一行是计算predicted和label之间的条件熵

D、最后一行是计算predicted和label之间的交叉熵

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第7题

对于给定的下面的一段python程序，则程序最后，result中...

对于给定的下面的一段python程序，则程序最后，result中保存的是？ from math import log def calcShannonEnt(dataSet): length,dataDict=float(len(dataSet)),{} for data in dataSet: try:dataDict[data]+=1 except:dataDict[data]=1 return sum([-d/length*log(d/length) for d in list(dataDict.values())]) Ent_x1=calcShannonEnt(['3', '4', '5', '5', '3', '2', '2', '6', '6', '1']) Ent_x2=calcShannonEnt(['7', '2', '1', '3', '2', '8', '9', '1', '2', '0']) Ent_x1x2=calcShannonEnt(['37', '42', '51', '53', '32', '28', '29', '61', '62', '10']) result=Ent_x1+Ent_x2-Ent_x1x2

A、交叉熵

B、联合熵

C、互信息

D、相对熵

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第8题

用户编写的Python程序（避免使用依赖于系统的特性),无须修改就可以在任何支持Python的平台上运行,这是 Python的__________特性。

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第9题

下面的一段python程序的目的是对样本特征矩阵进行归一化处理，则空格处应该填充的函数是？ from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris（) from sklearn.preprocessing import Normalizer print （Normalizer（norm='l1'). （iris.data))

A.fit

B.fit_transform

C.transform

D.normalizer

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第10题

下面的一段python程序的目的是使用主成分分析法（principal component analysis）对iris数据集进行特征降维，以便于数据的二维平面可视化。则其中空格处应该填充的数字为？ import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import

A.1

B.2

C.3

D.4

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