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对于给定的下面的一段python程序。已知D是W与X的点乘，且W为参数矩阵，X为样本矩阵，则空格中应该填入的数值是 import numpy as np # 正向传播 W = np.random.randn（5, ) X = np.random.randn（10, 2) D = W.dot（X)

A.10

B.5

C.2

D.1

答案

更多“对于给定的下面的一段python程序。已知D是W与X的点乘，且W为参数矩阵，X为样本矩阵，则空格中应该填入的数值是 import numpy as np # 正向传播 W = np.random.ra…”相关的问题

第1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2题

下面的一段python程序的目的什么？ import scipy.sparse as sp from sklearn.preprocessing import Imputer x = sp.csc_matrix（[ [1, 2], [0, 3], [7, 6]]) imp = Imputer（missing_values=0, strategy='mean', verbose=0) imp.fit（x) x_test = sp.csc_matrix（[ [0, 2], [6, 0], [7, 6]])

A.样本特征矩阵的量纲的缩放

B.缺失值补齐，将0视为缺失值

C.样本特征矩阵的归一化

D.多项式特征的生成

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第3题

下面的一段python程序的目的是使用区间缩放法对矩阵的列数据进行量纲缩放，则两处空格应该分别填入什么？ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[0, 0], [0, 78], [80, 1], [100, 89]] scaler = MinMaxScaler（) scaler. （data) results=scaler. （data) print （results)

A.fit， fit

B.transform， transform

C.transform， fit

D.fit， transform

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第4题

对于下面的一段python程序，其目的是生成X_train的二次多项式特征，则空格内应该填入的内容为？ from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures X_train = [[3], [4], [5]] quadratic_featurizer = PolynomialFeatures（) X_train_quadratic = quadratic_featurizer.fit_transform（X_train) print （X_train_quadratic)

A.degree=1

B.degree=2

C.poly=2

D.poly=1

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第5题

A.degree=1

B.degree=2

C.poly=2

D.poly=1

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第6题

对于下面的程序，在MATLAB中运行后f的形式为 a=0;b=3*pi; n=1000;h=（b-a)/n; x=a:h:b; f=exp（-0.5*x).*sin（x+pi/6)

A.数

B.矩阵

C.向量

D.没有结果

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第7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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