Python機(jī)器學(xué)習(xí)框架考題及答案

Python機(jī)器學(xué)習(xí)框架考題及答案姓名：____________________

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.以下哪個(gè)不是Python中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)？

A.scikit-learn

B.TensorFlow

C.Keras

D.NumPy

2.在scikit-learn庫(kù)中，以下哪個(gè)函數(shù)用于創(chuàng)建邏輯回歸模型？

A.LogisticRegression

B.LinearRegression

C.DecisionTreeClassifier

D.RandomForestClassifier

3.以下哪個(gè)不是Keras中的優(yōu)化器？

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.L-BFGS

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估分類模型的性能？

A.MeanSquaredError

B.Accuracy

C.MeanAbsoluteError

D.R-squared

5.以下哪個(gè)不是K-means聚類算法的參數(shù)？

A.n_clusters

B.max_iter

C.n_init

D.batch_size

6.在scikit-learn庫(kù)中，以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度？

A.cosine_similarity

B.manhattan_similarity

C.euclidean_similarity

D.correlation_similarity

7.以下哪個(gè)不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)？

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Softmax

D.Linear

8.在TensorFlow中，以下哪個(gè)函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)初始化的權(quán)重矩陣？

A.tf.random.normal

B.tf.random.uniform

C.tf.random.binomial

D.tf.random.categorical

9.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估回歸模型的性能？

A.Accuracy

B.MeanSquaredError

C.MeanAbsoluteError

D.R-squared

10.以下哪個(gè)不是scikit-learn中的預(yù)處理步驟？

A.StandardScaler

B.MinMaxScaler

C.OneHotEncoder

D.LabelEncoder

二、填空題（每題2分，共5題）

1.在scikit-learn庫(kù)中，使用LogisticRegression模型進(jìn)行分類時(shí)，可以通過(guò)設(shè)置參數(shù)________來(lái)調(diào)整正則化強(qiáng)度。

2.Keras中的Sequential模型允許用戶通過(guò)________方法添加層。

3.在TensorFlow中，使用________函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)初始化的權(quán)重矩陣。

4.在scikit-learn中，使用________函數(shù)可以計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度。

5.在K-means聚類算法中，參數(shù)________用于指定聚類的數(shù)量。

三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10分）

1.簡(jiǎn)述scikit-learn庫(kù)中LogisticRegression模型的原理。

2.簡(jiǎn)述Keras中Sequential模型的使用方法。

四、編程題（每題10分，共20分）

1.使用scikit-learn庫(kù)中的LogisticRegression模型對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率。

2.使用Keras庫(kù)中的Sequential模型實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行手寫數(shù)字分類，并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些是Python中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)？

A.scikit-learn

B.TensorFlow

C.Keras

D.NumPy

E.Pandas

2.在scikit-learn庫(kù)中，以下哪些函數(shù)可以用于特征選擇？

A.SelectKBest

B.SelectFromModel

C.RecursiveFeatureElimination

D.PrincipalComponentAnalysis

E.DecisionTreeClassifier

3.以下哪些是Keras中的優(yōu)化器？

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.L-BFGS

E.Nesterov

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估聚類模型的性能？

A.SilhouetteScore

B.Calinski-HarabaszIndex

C.MeanSquaredError

D.Accuracy

E.F1Score

5.以下哪些是K-means聚類算法的參數(shù)？

A.n_clusters

B.max_iter

C.n_init

D.batch_size

E.tol

6.在scikit-learn中，以下哪些函數(shù)可以用于處理缺失值？

A.SimpleImputer

B.IterativeImputer

C.fillna

D.dropna

E.StandardScaler

7.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)？

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Softmax

D.Tanh

E.Linear

8.在TensorFlow中，以下哪些函數(shù)可以用于創(chuàng)建張量？

A.tf.constant

B.tf.random.normal

C.tf.zeros

D.tf.ones

E.tf.range

9.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估回歸模型的性能？

A.MeanSquaredError

B.MeanAbsoluteError

C.R-squared

D.Accuracy

E.F1Score

10.以下哪些是scikit-learn中的預(yù)處理步驟？

A.StandardScaler

B.MinMaxScaler

C.OneHotEncoder

D.LabelEncoder

E.Pipeline

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.scikit-learn庫(kù)中的LogisticRegression模型只能用于二分類問(wèn)題。（）

2.在Keras中，Sequential模型和FunctionalAPI是創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同方法。（）

3.TensorFlow中的tf.data模塊用于處理數(shù)據(jù)流和批處理數(shù)據(jù)。（）

4.在scikit-learn中，PCA（主成分分析）可以用于特征降維和增加模型的可解釋性。（）

5.使用L-BFGS優(yōu)化器時(shí)，模型的訓(xùn)練速度通常比Adam優(yōu)化器快。（）

6.在K-means聚類中，每個(gè)點(diǎn)只能屬于一個(gè)聚類，即不可跨聚類。（）

7.在scikit-learn中，Pipeline可以用于將數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟和模型訓(xùn)練步驟連接起來(lái)。（）

8.余弦相似度總是介于-1和1之間，其中0表示完全不同，1表示完全相同。（）

9.TensorFlow的tf.keras.layers.Dense層在創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)總是需要指定激活函數(shù)。（）

10.在scikit-learn中，MinMaxScaler和StandardScaler都是用于特征縮放的預(yù)處理步驟。（）

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.簡(jiǎn)述什么是過(guò)擬合，以及如何通過(guò)正則化來(lái)減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

2.解釋什么是交叉驗(yàn)證，并說(shuō)明其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。

3.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別。

4.描述在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，反向傳播算法的作用是什么。

5.解釋什么是特征工程，并舉例說(shuō)明其在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的重要性。

6.簡(jiǎn)述Keras中如何實(shí)現(xiàn)模型的可視化，并說(shuō)明其作用。

試卷答案如下

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.D

2.A

3.D

4.B

5.D

6.A

7.D

8.A

9.B

10.D

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.A,B,C

2.A,B,C,D

3.A,B,C,D

4.A,B

5.A,B,C

6.A,B,C,D

7.A,B,C,D

8.A,B,C,D,E

9.A,B,C

10.A,B,C,D,E

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

2.√

3.√

4.√

5.×

6.√

7.√

8.×

9.×

10.√

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。正則化通過(guò)在損失函數(shù)中加入一個(gè)懲罰項(xiàng)來(lái)減少模型的復(fù)雜度，從而減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

2.交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能的方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余作為訓(xùn)練集，以此來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。

3.監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來(lái)尋找數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。

4.反向傳播算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的關(guān)