知到Python数据科学导引章节答案(知到2023测试答案)
1、知到章节知单选题：
大数据的数据起源是（）。
选项：
A:金融
B:公共管理
C:电信
D:互联网
答案:【互联网】
2、科学单选题：
机器学习的导引答案答案实质是（）。
选项：
A:根据现有数据，测试寻找输入数据和输出数据的知到章节知映射关系/函数
B:衡量输入数据和输出数据的映射关系/函数的好坏
C:挑出输入数据和输出数据的最佳映射关系/函数
D:建立数据模型
答案:【根据现有数据，寻找输入数据和输出数据的数据映射关系/函数】
3、单选题：
Spark支持的科学分布式部署方式中哪个是错误的（）。
选项：
A:Sparkonlocal
B:sparkonmesos
C:standalone
D:sparkonYARN
答案:【Sparkonlocal】
4、导引答案答案多选题：
以下表述正确的测试是:（）
选项：
A:人或机器表现的很有智慧取决于先天本能/创造者事先设定的规则和后天学习。
B:深度学习是知到章节知机器学习的一种。
C:机器学习指机器有学习的数据能力,是人类达成人工智能目标的手段。
D:人工智能是科学人们长远以来的目标,期待机器像人一样有智慧。
答案:【人或机器表现的导引答案答案很有智慧取决于先天本能/创造者事先设定的规则和后天学习。;
深度学习是测试机器学习的一种。;
机器学习指机器有学习的能力,是人类达成人工智能目标的手段。;
人工智能是人们长远以来的目标,期待机器像人一样有智慧。】
5、多选题：
有效抑制机器学习过拟合的方法是（）
选项：
A:减少数据量。
B:加大数据量。
C:平滑损失函数。
D:重新设计损失函数，引入平滑函数。
答案:【加大数据量。;
平滑损失函数。;
重新设计损失函数，引入平滑函数。】
6、多选题：
下面表述正确的（）
选项：
A:迁移学习指训练集中包括没有输出数据与之对应的输入数据,但这些输入数据与其他输入数据不相干。
B:监督学习指训练集中包括没有输出数据与之对应的输入数据,且所有输入数据属于同类别数据。
C:监督学习指训练集所有输入数据都有相应输出数据与之对应。
D:强化学习指只有评价性输出结果的机器学习。
答案:【迁移学习指训练集中包括没有输出数据与之对应的输入数据,但这些输入数据与其他输入数据不相干。;
监督学习指训练集中包括没有输出数据与之对应的输入数据,且所有输入数据属于同类别数据。;
监督学习指训练集所有输入数据都有相应输出数据与之对应。;
强化学习指只有评价性输出结果的机器学习。】
7、多选题：
关于Spark中的RDD描述正确的（）
选项：
A:Destributed：分布式，可以并行在集群计算。
B:RDD（ResilientDistributedDatset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。
C:Resilient：表示弹性的，弹性表示。
D:Datset：就是一个集合，用于存放数据的。
答案:【Destributed：分布式，可以并行在集群计算。;
RDD（ResilientDistributedDatset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。;
Resilient：表示弹性的，弹性表示。;
Datset：就是一个集合，用于存放数据的。】
8、判断题：
大数据的定义是不唯一的，从不同的角度对大数据都会有不同的理解。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】
9、判断题：
关系抽取一般在实体抽取任务之后，用于抽取两个实体之间的句间关系。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
10、判断题：
Spark的四大组件为SparkStreaming、Mlib、Graphx、SparkR。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
1、单选题：
关于Python语言的变量，以下选项中说法正确的是（）。
选项：
A:随时声明、随时赋值、随时变换类型
B:随时命名、随时赋值、随时变换类型
C:随时声明、随时使用、随时释放
D:随时命名、随时赋值、随时使用
答案:【随时命名、随时赋值、随时使用】
2、单选题：
以下选项中，不是建立字典的方式是（）。
选项：
A:d={ '张三':1,'李四':2}
B:d={ 1:[1,2],3:[3,4]}
C:d={ (1,2):1,(3,4):3}
D:d={ [1,2]:1,[3,4]:3}
答案:【d={ [1,2]:1,[3,4]:3}】
3、单选题：
下列说法中正确的是（）。
选项：
A:break能结束循环，而continue只能结束本次循环
B:break用在while语句中，而continue用在for语句中
C:continue能结束循环，而break只能结束本次循环
D:break用在for语句中，而continue用在while语句中
答案:【break能结束循环，而continue只能结束本次循环】
4、单选题：
tuple(range(2,10,2))的返回结果为（）。
选项：
A:[2,4,6,8,10]
B:(2,4,6,8)
C:[2,4,6,8]
D:(2,4,6,8,10)
答案:【(2,4,6,8)】
5、判断题：
Python列表中所有元素必须为相同类型的数据。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
6、判断题：
在函数内部没有任何声明的情况下直接为某个变量赋值，这个变量一定是函数内部的局部变量。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】
7、判断题：
在定义函数时，某个参数名字前面带有两个*符号表示可变长度参数，可以接收任意多个关键参数并将其存放于一个字典之中。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】
8、判断题：
使用内置函数open()且以”w”模式打开的文件，文件指针默认指向文件尾。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
9、单选题：
下面代码的输出结果是（）forsin"abc":foriinrange(3):print(s,end="")ifs=="c":break
选项：
A:aaabccc
B:aaabbbccc
C:aaabbbc
D:abbbccc
答案:【aaabbbc】
10、单选题：
下面代码的输出结果是（）x=10y=3print(x%y,x**y)
选项：
A:11000
B:130
C:31000
D:330
答案:【11000】
智慧树Python数据科学导引
Python已成为数据科学领域中最流行的编程语言之一。在数据处理、机器学习、人工智能等方面，Python都有广泛的应用。作为一名数据科学从业者，掌握Python编程语言是必不可少的。
智慧树Python数据科学导引课程是由国内资深的Python开发工程师、数据科学家和大数据专家联合打造的。该课程以Python为工具，涵盖数据预处理、数据分析、数据可视化、机器学习等多个领域，旨在帮助数据科学爱好者全面、系统地掌握Python编程语言和数据科学。
课程设置
智慧树Python数据科学导引课程分为以下几个部分：
Python基础知识
- Python语言基础
- Python数据类型
- Python函数和模块
数据预处理
- 数据加载和清洗
- 数据处理和转换
- 数据合并和分离
数据分析与可视化
- 数据统计和分析
- 数据可视化基础
- 数据可视化高级技巧
机器学习
- 机器学习基础
- 监督学习
- 无监督学习
课程亮点
从Python语言基础开始，逐步深入
该课程针对Python初学者，从Python语言基础开始，逐步深入数据预处理、数据分析、数据可视化和机器学习等多个领域，让学习者从零开始，全面掌握Python编程语言和数据科学相关知识。
丰富的实战案例
该课程不仅涵盖理论知识，还提供了大量的实战案例，如爬虫实战、数据分析实战、机器学习实战等。实战案例让学习者能够将理论知识快速应用于实践中，加深对知识点的理解。
教学视频和文档并存
该课程不仅提供了教学视频，还提供了详细的文档，让学习者可以在课程结束后，随时查看相关知识点的文档，加深理解和巩固知识。
海量学习资源
该课程提供了海量的学习资源，如Python在线编程环境、实战案例代码、学习笔记等。学习者可以根据自己的需求，选择适合自己的学习方式和学习资源。
结语
智慧树Python数据科学导引课程是一门系统、全面的Python数据科学课程，旨在帮助数据科学爱好者全面、系统地掌握Python编程语言和数据科学相关知识。该课程涵盖Python基础知识、数据预处理、数据分析与可视化、机器学习等多个领域，提供了丰富的实战案例和学习资源，让学习者能够快速掌握Python编程语言和数据科学相关知识。
