- Series是一个定长的字典序列。（ ）
- Python的列表list命令中，pop方法在不指定参数时默认删除末尾元素，也可以指定删除某个位置的元素。（ ）
- 朴素贝叶斯分类算法的基本思想是“近朱者赤、近墨者黑”。（ ）
- Python的if else选择结构中，else后面可以写条件。（ ）
- Python中，序列元素的编号从1开始。（ ）
- Python语法中函数定义以def开始，最后以冒号结束。（ ）
- 独立样本t检验用于检验两个独立的正态总体均值之间是否存在显著差异，比如想比较某高校大一新生，男生和女生在平均身高方面是否存在显著差异，可以抽样，测得两个独立样本（男，女）信息，利用此方法推断。（ ）
- Python逻辑语句 2.5＞3 or 1.3＜1.4的值为False。（ ）
- 机器学习中的多元线性回归与Logistic回归分析的区别是二者输入标签，前者是离散的，后者是连续的。（ ）
- K最近邻算法的基本思想是“近朱者赤、近墨者黑”。（ ）
- Python的if else选择结构中，elif表示 else if。（ ）
- 判别分析的基本思想是，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。（ ）
- 采用Zscore方法对一列数据进行数据标准化的主要作用是（ ）。
- pandas包含两种数据类型是（ ）。
- Python下面的变量定义中正确的是（ ）。
- Python语言属于（ ）。
- Python中下列数据类型不可变化的是（ ）。
- 下列运算符使用错误的是（ ）。
- print函数的输出字符串中可以将（ ）作为参数，代表后面指定要输出字符串。（ ）
- Python下列运算符中优先级最高的是（ ）。
- 可以利用命令income.dropna()删除数据集income中含有缺失值的样本（即行）。（ ）
- 一元线性回归系数常用求解方法为最小二乘法。（ ）
- Dataframe是一种二维数据结构，数据以表格形式（与excel类似）存储，有对应的行和列。（ ）
- Python中，如果语句太长，可以在句末使用 \ 作为续行符。（ ）
- 决策树ID3算法中，信息增益表示在得知特征X的信息之后，对类别Y的信息不确定性减少程度。（ ）
- 关于Python以下说法正确的是（ ）。
- 如果探索销售量(y)与三种不同广告形式（x1-TV, x2-Radio, x3-Newspaper）之间的关系，经过散点图绘制、最小二乘法计算等，得到了回归方程y=0.04*x1+0.2*x2-0.0028*x3+2.29, 则下列叙述正确的是（ ）。
- 下列机器学习方法中可以用于降维的是（ ）。
- 字符串是一个字符序列，例如 s='congratulations'，如果调用s的从右侧向左第4个字符i，则下列索引方法正确的是（ ）。
- list类型的内置方法pop( )的作用是（ ）。
- 列表a=[2,5,[7,4]]的以下计算结果中正确的是（ ）。
- Python下列逻辑判断错误的是（ ）。
- 关于Python的数据结构表示正确的是（ ）。
- Python逻辑语句 2＜=1 and 3＜4的值为False。（ ）
- Python的元组数据可以进行查、增、改、删操作。（ ）
- 机器学习中关于有监督学习和无监督学习的叙述正确的是（ ）。
- 关于Python中的三种基本数据结构列表、元组、字典之间的异同点叙述正确的是（ ）。
- 数学关系式 3＜=x＜8的表达，不正确的是（ ）。
- 导入Numpy包并简记为np的命令行是（ ）。
- 字符串是一个连续的字符序列，下列方法中，可以用于print中进行字符串换行的是（ ）。
- 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），则多元线性回归方法适合研究本问题。（ ）。
- 聚类分析算法是一种常用的无监督学习方法。（ ）
- 一元线性回归分析算法是一种常用的有监督学习方法。（ ）
- 下列关于Fisher判别分析的基本算法步骤叙述正确的是（ ）。
- 一列数中出现次数最多的数称为（ ）。
- 现有二维数组构建命令，import numpy as np; arr1 = np.array(((3,10,8),(7,3,7),(34,11,72)))，则获取其第2行所有元素（即[34 11 72]）的命令是（ ）。
- 机器学习中有监督学习和无监督学习方法的关键区别是（ ）。
- 决策树ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。（ ）
- 可以利用命令income.isnull().sum()查看数据集income各列的缺失情况。（ ）
- 随机森林算法是一种常用的无监督学习方法。（ ）
- Python中，传统除法运算符是 /。（ ）
- 判断整数i能否同时被3和5整除的Python表达式可以为 i%3==0 and i%5==0。（ ）
- Python中，4*'abc' 的计算结果为4abc。（ ）
- 多元线性回归是探索一个因变量与多个自变量之间关系的一种统计分析方法。（ ）
- 独立样本T检验中，如果软件算得P值为0.03，则拒绝原假设，可以认为两个总体均值之间存在显著差异。（ ）
- 机器学习中的K均值聚类算法，其K值不能事先指定，必须通过模型训练得到。（ ）
- 创建一个一维的0-14的数组,可用命令import numpy as np; e = np.arange(15);print(e)。（ ）
- Python中，import numpy as np;d = 3.567;print(np.round(d,2)) 的计算结果为3.56。（ ）
- Python的代码中用%表示注释。（ ）
- 创建一个一维的1-13且以间隔为3的数组,可用命令import numpy as np; e = np.arange(1,14,3);print(e)。（ ）
- 单因素方差分析（ANOVA）用于比较多个独立的正态总体均值之间是否存在显著差异，比如三个初一平行班，其他条件都一样（教室、教材等），唯有三位数学老师不同，我们想比较这三位老师教学水平之间是否存在显著差异，可以考虑使用ANOVA。（ ）
- 数据预处理中异常值可用下列方法来发现（ ）。
- 机器学习中，有监督学习分类问题和回归问题的关键区别是（ ）。
- 下列机器学习方法中可以用于分类的是（ ）。
- Logistic回归算法的优点包括（ ）。
- 机器学习中下列算法属于无监督学习的是（ ）。
- 关于list的命令下列叙述正确的是（ ）。
- 关于数据预处理，下列说法正确的是（ ）。
- 导入Pandas包并简记为pd的命令行是（ ）。
- 关于随机森林算法叙述错误的是（ ）。
- 当x=0;y=50时，语句 z = x if x ＞ y else y+1执行后，z值是（ ）。
- 可用于获取字符串长度的命令是（ ）。
- 下列字典定义中正确的是（ ）。
- 在独立样本T检验中（显著性水平默认0.05），如果计算得到的P值小于0.05，则表明两个总体均值之间（ ）显著差异。（ ）
- Pandas包中，读入excel格式数据的常用命令是（ ）。
- Python中幂运算的运算符是（ ）。
- Python中列表和元组之间的主要区别是列表是可变的，而元组是不可变的。（ ）
- 决策树算法是一种常用的无监督学习方法。（ ）
- 主成分分析算法是一种常用的无监督学习方法。（ ）
- Series实为二维数据结构，每一个元素都带有一个索引。（ ）
- 利用命令income.fillna(0) 可以将数据集income中缺失值用0替换。（ ）
- Fisher线性判别分析的基本思想是投影。（ ）
- 机器学习中的多元线性回归与Logistic回归分析都属于有监督学习算法。（ ）
- Python平台安装第三方包常用pip命令;。（ ）
- 决策树ID3算法的基本思想是贪心算法。（ ）
- 极差、方差、均值可用来反映各变量值偏离中心值的发散程度。（ ）
- 使用math模块库中的函数时，必须要使用import math。（ ）
- Python的if else选择结构中，关键词行末必须加上英文状态的冒号。（ ）
- Python中，_monk可以作为变量名，而2week不可以作为变量名。（ ）
- Logistic回归分析算法是一种广义线性模型，其Y取值为0,1，比如生病或不生病，成功或失败。实际为二分类模型。（ ）
- Python语法中函数定义以define开始，最后以分号结束。（ ）
- 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。（ ）
- Python不支持char数据类型。（ ）
- 机器学习中有监督学习（分类问题）和无监督学习方法的关键区别是输入有无类标签。（ ）
- Python中，运算符//表示除法。（ ）
- Python包含了数量众多的模块，通过import语句，可以导入模块，并使用其定义的功能。（ ）
- 决策树ID3算法中，如果某特征对应的信息增益越大，表明该特征具有越小的分类能力。（ ）
- 创建一个一维的范围在0-10，元素个数为6的数组,可用命令import numpy as np; f = np.linspace(0,10,6);print(f)。（ ）
- Python语句for i in range(0,3):print(i)输出结果为 0,1,2,3。（ ）
- 创建1x2的全1数组,可用命令import numpy as np;b = np.ones((1,2));print(b)。（ ）
- Python的if else选择结构中，冒号所在行的下一行必须缩进。（ ）
- 以下是Python数据类型的是（ ）。
- 下列统计量可用于反映各变量值偏离中心值的发散程度的是（ ）。
- 机器学习中下列算法属于有监督学习的是（ ）。
- 箱线图的功能包括（ ）。
- Python中数据类型包括（ ）。
- Logistic回归算法的功能包括（ ）。
- 机器学习常见学习方法类型包括（ ）。
- 关于Python中的三种常见控制流（if-else选择, for循环， while循环）之间异同点叙述正确的是（ ）。
- 关于决策树算法叙述正确的是（ ）。
- Python下列逻辑判断，最终计算结果为True的是（ ）。
- Python中可以用于终结一个循环执行的语句是（ ）。
- 用来检验一件事情发生概率是否为随机的非参数假设检验方法是（ ）。
- 下已知list1 = ['张三','男',33,'江苏','硕士','已婚',['身高178','体重72']]，则取出“体重72”这个值的命令是（ ）。
- 朴素贝叶斯算法中“朴素”的意思是（ ）。
- 机器学习包sklearn中，命令行X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)的功能是（ ）。
- 在配对样本T检验中（显著性水平默认0.05），如果计算得到的P值大于0.05，则表明两个总体均值之间（ ）显著差异。( )
- 下列不属于K最近邻（KNN)分类器的基本算法步骤的是（ ）。
- 下列不属于朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤的是（ ）。
- 导入matplotlib包中的pyplot函数，并简记为plt的命令行是（ ）。
- 字典 k={'height':173, 'gender':'male'}，则len(k)的结果是（ ）。
- 朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
- 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？
- 下列关于决策树算法的论述错误的是
- 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。
- 下述机器学习方法中可以用于降维的是
- K最近邻（KNN)分类器的基本算法步骤包括
- 下列关于判别分析叙述正确的是
- 随机森林算法叙述正确的是
- 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。
- 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
- 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
- 下列不属于数据预处理常用方法的是
- 常用描述统计方法包括
- 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)
- 下述代码返回的结果是import numpy as npt = 2.5868print(np.round(t,2))
- 下述说法错误的是
- 下列关于Python语法叙述错误的是
- 下述代码返回的结果是x = -3.5if x < 0>
- 下述代码的返回结果是def fun(k): y = 2*k+k**2 return yprint(fun(3))
- Python语句中用于注释代码的符号是
- 下述列表计算的结果是a= [1,11,10,10001,10001]a.append(2.5)print(a)
- 本课程的Python高级数据分析部分中您将学习到的内容包括
- 本课程特色包括
- 本课程讲授六步法的基本目标是
- 本课程包括的知识点包括
- 本课程的Python入门部分中您将学习到的内容包括
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