2020 大数据实践(天水师范学院)1455432451 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-03-14到2020-07-15
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【第二周】机器学习之有监督学习 监督学习课程测验

1、 问题:假设，我们有如下分成三类的数据，使用KNN算法（k=4），计算点（6,5）所属的类别应是（欧式距离）：
选项：
A:类别2
B:类别1
C:类别3
D:不确定
答案: 【类别2】

2、 问题:以下说法正确的是：
选项：
A:神经网络可以用于多分类问题
B:决策树只能用于二分类问题
C:监督学习与无监督学习的主要区别是，监督学习的训练样本无标签
D:分类任务的评价指标精确率和准确率是同一个概念
答案: 【神经网络可以用于多分类问题】

3、 问题:以下属于监督学习任务的有：
选项：
A:分类
B:回归
C:聚类
D:降维
答案: 【分类;
回归】

4、 问题:目前，某公司根据求职人员的基本信息构造了一颗决策树（如下），现有某求职人员，基本信息为{四级成绩=未通过，语言基础=熟悉，网络编程=精通，Linux基础=熟悉}，根据决策树判断，该人员会被拒绝，对吗？
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

5、 问题:在使用神经网络对手写数字进行识别时，若输入为28*28大小的数字矩阵，输出对应于0-9的数字类别，则输入神经元应是_个，输出神经元是_个（答案形式：123,12）。
答案: 【784,10】

6、 问题:假设通过大量数据分析，获得了房屋面积和价格之间的线性关系如下：y=0.15*x+44那么，当房屋面积为3600的时候，其价格大约是_____。
答案: 【584】

7、 问题:假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，分类算法查找出50个，其中只有40个真正的正样本，则其召回率是多少（保留两位小数）？
答案: 【[0.66,0.67]】

8、 问题:import numpy as np #导入numpy工具包
from os import listdir #使用listdir模块，用于访问本地文件
from ___ import MLPClassifier

clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),
activation=’logistic’, solver=’adam’,
learning_rate_init = 0.0001, max_iter=2000)补全以上代码。
答案: 【sklearn.neural_network】

9、 问题:import numpy as np #导入numpy工具包
from os import listdir #使用listdir模块，用于访问本地文件
from sklearn import neighbors

knn = neighbors.KNeighborsClassifier(algorithm=’kd_tree’, ____)补全代码，创建k为3的KNN分类器。
答案: 【n_neighbors=3】

10、 问题:import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model

linear = linear_model._()补全代码，创建线性回归模型。
答案: 【LinearRegression】

【作业】【第三周】机器学习之强化学习 期末大作业1（程序设计）

1、 问题:本次实验为分类任务，实验数据在附件中，共有2个文件，data_train.txt、data_test.txt，分别用于训练和测试，在训练文件中数据有55列，前54列是样本的特征（输入数据），最后一列是样本的类别（label），类别共有7种，对应为1~7。测试数据中没有类别（label），需要根据模型预测相应的类别（label），这些预测结果需要上传，并根据预测结果给出相应的分数。作业要求：使用三种模型进行预测。提交预测结果，每个模型一个文件，命名为model_1.txt、model_2.txt、model_3.txt，文件中每行一个数字（1~7）表示预测结果，行数与data_test.txt的行数相同。撰写实验报告，包含模型介绍，数据处理，结果展示与分析。提交预测结果、实验报告、代码。
评分规则: 【