2020 深度学习应用与开发(湖南师范大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-03-03到2020-05-20
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【作业】第三讲（根据基础选修） 工欲善其事必先利其器：简明Python基础 作业1：Python小作业 小说词频统计

1、 问题:统计 THE TRAGEDY OF ROMEO AND JULIET （罗密欧与朱丽叶）英文小说中各单词出现的次数。小说TXT文件下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1u2c7O-617MboXSwBHnoOcA 提取码：vX47 评价标准：1、能正确打开源代码文件并可运行，2分2、正确分解出单词列表，如[‘THE’, ‘TRAGEDY’, ‘OF’, ‘ROMEO’, ‘AND’, ‘JULIET’, ‘by’, ‘William’, ‘Shakespeare’]， 2分3、正确得到单词频次字典，如 {‘straight;’: 1, ‘noise.’: 1}， 4分4、按单词频次逆序输出结果，如 (601, ‘the’), (549, ‘I’), (468, ‘and’), (451, ‘to’), 2分以上为基本要求，作业不设标准答案，欢迎学员作业做进一步考虑，请说明自己的考虑方便批改人给分
评分规则: 【 1、能正确打开源代码文件并可运行
正确分解出单词列表，如[‘THE’, ‘TRAGEDY’, ‘OF’, ‘ROMEO’, ‘AND’, ‘JULIET’, ‘by’, ‘William’, ‘Shakespeare’]
正确得到单词频次字典，如 {‘straight;’: 1, ‘noise.’: 1}
按单词频次逆序输出结果，如 (601, ‘the’), (549, ‘I’), (468, ‘and’), (451, ‘to’),
】

第三讲（根据基础选修） 工欲善其事必先利其器：简明Python基础 测试1：Python基础测试

1、 问题:在Python中，标识符不能包括以下哪个选项？
选项：
A:英文字母
B:阿拉伯数字
C:下划线
D:减号
答案: 【减号】

2、 问题:以下关于Python的说法哪个是错误的？
选项：
A:Python的标识符不能以数字开头
B:Python2和Python3有一定的区别
C:Python是一门面向过程的语言
D:Python由荷兰人Guido van Rossum 于1989年发明
答案: 【Python是一门面向过程的语言】

3、 问题:下面关于Python的变量的说法哪个是错误的？
选项：
A:每个变量都在内存中创建，包括变量的标识、名称和数据这些信息
B:每个变量在使用前不一定要赋值
C:Python 中的变量赋值需要数据类型声明
D:Python的数据类型根据具体的赋值确定
答案: 【Python 中的变量赋值需要数据类型声明】

4、 问题:以下选项哪个可以作为Python3的标识符？
选项：
A:变量
B:def
C:elif
D:while
答案: 【变量】

5、 问题:Python的单行注释怎么表示？
选项：
A:#注释
B://注释
C:%注释
D:/注释/
答案: 【#注释】

6、 问题:以下代码哪个不能够打印出Hello world！？
选项：
A:print(“Hello world!”)
B:print(“Hello”,”world!”)
C:print(“Hello”) print(“world!”)
D:print(“Hello”, end=’ ‘)print(“world!”)
答案: 【print(“Hello”) print(“world!”) 】

7、 问题:Python运算：0 and 20+5 的输出是？
选项：
A:0
B:25
C:False
D:True
答案: 【0】

8、 问题:Python运算：10 or 20+5 的输出是？
选项：
A:25
B:10
C:True
D:False
答案: 【10】

9、 问题:以下关于Python中字典的描述错误的是？
选项：
A:字典是一个有序的键值对集合
B:键（Key）必须使用不可变的类型
C:字典中的元素通过键（Key）来存取
D:同一个字典中，键（Key）是唯一的
答案: 【字典是一个有序的键值对集合】

10、 问题:定义变量a是元组的语句是？
选项：
A:a=(2,3,4)
B:a={2,3,4}
C:a=[2,3,4]
D:a={“1″:1,”2″:2,”3”:3}
答案: 【a=(2,3,4)】

【作业】第五讲 单变量线性回归：TesnsorFlow实战 作业2：通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234x+2.98线性回归

1、 问题:通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234x+2.98线性回归通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb）评分标准：1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征根据目标线性方程 y=3.1234x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分；2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234x+2.98，1分；3、构建回归模型，3分；4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分；5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分；6、通过Tensorboard显示构建的计算图。上传的源代码中有相应的源代码结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb）嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ，2分。备注：如果不是上传notebook文件（.ipynb），可以用以下方案替代：1、源代码 .py 文件2、写一个说明文档，贴上散点图和计算图的图形，格式可以是word或者pdf3、以上两个文件通过压缩文件打包为一个zip或者rar文件强烈建议提交 notebook文件（.ipynb）（打包为压缩文件后上传）
评分规则: 【 生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征根据目标线性方程 y=3.1234x+2.98，生成相应的标签集合 y_data
画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98
构建回归模型
训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值
通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值
通过Tensorboard显示构建的计算图。上传的源代码中有相应的源代码结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb）嵌入图片的方法为markdown cell中代码
】

第六讲 多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战 测试3：TensorFlow编程进阶

1、 问题:从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务是（）
选项：
A:有监督学习
B:无监督学习
C:强化学习
D:半监督学习
答案: 【有监督学习】

2、 问题:样本数据如下x12345y21465假设学习到的模型为y=x+1，则L1损失为（）
选项：
A:2
B:4
C:16
D:3
答案: 【4】

3、 问题:样本数据如下x12345y25469假设学习到的模型为y=2x，则L2损失为（）
选项：
A:6
B:36
C:8
D:10
答案: 【10】

4、 问题:样本数据如下x12345y25469假设学习到的模型为y=2x，则均方误差为（）
选项：
A:1.2
B:7.2
C:1.6
D:2.0
答案: 【2.0】

5、 问题:样本数据如下x12345y3.55689则拟合y=x+4和拟合y=2x哪个的均方误差较大（）
选项：
A:y=x+3
B:y=2x
C:一样大
D:不能确定
答案: 【一样大】

6、 问题:下面说法正确的是（）
选项：
A:学习率设置的越大越好
B:学习率设置的越小越好
C:学习率的设置应该大小适宜，根据实际情况而定
D:只要设置了合适的学习率，就可以到达损失的最低点
答案: 【学习率的设置应该大小适宜，根据实际情况而定】

7、 问题:下面哪一项不是超参数（）
选项：
A:偏置值
B:学习率
C:训练周期数
D:神经网络的隐含层数量
答案: 【偏置值】

8、 问题:下面说法不正确的是（）
选项：
A:凸型问题只有一个最低点
B:梯度是一个标量
C:梯度下降法是沿着负梯度方向探索
D:梯度下降的步长由梯度大小和学习率共同决定
答案: 【梯度是一个标量】

9、 问题:tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)) 定义的是什么损失（）
选项：
A:L1损失
B:L2损失
C:均方差损失
D:交叉熵损失
答案: 【均方差损失】

10、 问题:下列说法不正确的是（）
选项：
A:单变量线性回归每次运行的结果都相同
B:真正执行计算之前，需将所有变量初始化
C:线性回归中优化器的优化目标是最小化损失
D:损失函数是用来描述预测值和真实值之间的误差
答案: 【单变量线性回归每次运行的结果都相同】

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