机器学习1-4、7-8章_在线真题试卷与模拟练习_机器学习1-4、7-8章

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以下哪一个不是机器学习开发框架:

现在是已知3个概率后，能够算出来第4个概率，根据条件概率公式进行推导计算，需要注意以下几个地方。

事件 B--烟民

事件 A--女生。

P(B)--10%，随便遇到一个烟民的概率

P(A)--50%，随便遇到一个女生的概率。

P(B|A)--1%，已知 100个人里面才有一个女烟民。

P(AIB)--现在遇到一个烟民(事件 B发生了)，是女生的可能性有多大?

Array_1=np.array([[1,2,3,4,5,6]])，Array_1[:, 4]的值是：

Array_1 = numpy.array([1, 2, 3])

Array_2 = numpy.array([[1], [2], [3]])

则 np.dot(Array_1, Array_2) 的值是：

使用语句创建一个张量：
Array_1 = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

则张量 Array_1 的形状（shape）是：

以下关于机器学习的说法，正确的是：

以下关于分类与回归，错误的是：

关于张量，说法错误的是：

使用语句创建一个张量：
Array_1 = numpy.arange(10)，
则Array_1.reshape(2,5)之后，
Array_1的形状（shape）是

使用语句创建一个张量：Array_1 = numpy.array([1,2,3,4,5,6])，则张量Array_1的形状（shape）是：

使用语句创建一个张量：
Array_1 = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
则张量 Array_1 的形状（shape）是：

以下关于机器学习概念的说法中，正确的是：

使用语句创建一个张量：
Array_1 = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
Array_1[-1] 的值是：

以下关于数据集的说法中，错误的是：

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