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[单选题]

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray（[0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array（[0.6,0.25,0.1,0.05]) M=（p+q)/2 result=0.5scipy.stats.entropy（p, M)+0.5scipy.stats.entropy（q, M)

A.最后一行是计算p和q之间的KL散度

B.最后一行是计算p和q之间的JS散度

C.最后一行是计算p和q之间的条件熵

D.最后一行是计算p和q之间的交叉熵

答案

互信息

更多“对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray（[0.65,0.25,0.07,0.03]) …”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，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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第2题

编写如图所示应用程序，单击选择菜单项退出后，显示下面的请选择对话框，选择是结束程序，选择否显示下面的消息对话框。

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第3题

对下面的程序段下面的说法正确的是（）。 class A { int x, y; public: A（int a, int b) { x=a; y=b;} void show（) { cout<<x<< “，”<<y<<endl; } void set（int a, int b) { x=a; y=b; } } void main（) { A obj; obj.set（3, 5); obj.show（); }

A.编译时报错，程序无法运行

B.编译无错，运行正常，输出3，5

C.编译无错，运行时报错

D.编译时报警告错，但运行正常，输出3，5

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第4题

下面正确的说法是（）。知识点：随机种子seed（)函数

A.运行下面的代码两次，输出的随机数是相同的。 import random print(random.randint(1,100))###SXB###B.运行下面的代码两次，输出的随机数是相同的。 import random random.seed(10) print(random.randint(1,100))###SXB###C.运行下面的代码两次，输出的随机数是相同的。 import random random.seed() print(random.randint(1,100))###SXB###D.运行下面的代码两次，输出的随机数是相同的。 import random from datetime import datetime random.seed(datetime.now()) print(random.randint(1,100))

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第5题

对于下面的程序，其循环执行的次数为：______。 For i = 1 To 3 For j = 5 To 1 Step -1 Label1.Text = i + j Next j Next i

A.12

B.13

C.14

D.15

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第6题

Yacc程序不包含下面的哪一部分（）

A.声明

B.翻译规则

C.支持例程

D.定义

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第7题

对于下面的程序，语句“Label1.Text = i + j”执行的次数为：（）。 For i = 1 To 3 For j = 5 To 1 Step -1 Label1.Text = i + j Next j Next i

A.12

B.13

C.14

D.15

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第8题

多选）关于外部性对于效率的影像，下列哪些说法正确。

A.外部性导致资源配置无效率。

B.正外部性下，私人决策产量小于社会所需求的最优产量。

C.负外部性下，私人决策产量小于社会所需求的最优产量。

D.消费方面的外部性对市场产量的影响与生产方面的外部性影响不同。

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第9题

阅读下面的程序，写出程序的运行结果_______ #include<stdio.h> int main（) { int i,j; i=010; j=9; printf（"%d,%d",i-j,i+j); }

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对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray（[0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array（[0.6,0.25,0.1,0.05]) M=（p+q)/2 result=0.5*scipy.stats.entropy（p, M)+0.5*scipy.stats.entropy（q, M)

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray（[0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array（[0.6,0.25,0.1,0.05]) M=（p+q)/2 result=0.5scipy.stats.entropy（p, M)+0.5scipy.stats.entropy（q, M)