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第 3 章

判断

在 PyTorch 中，torch.utils.data.DataLoader 是用来处理模型的参数更新的

答案

错误

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在 PyTorch 中，torch.utils.data.DataLoader 是用于数据加载和批处理的工具。它的主要功能包括：

1. 批量加载数据（batching the data）
2. 打乱数据（shuffling the data）
3. 使用多进程并行加载数据（parallel data loading）

模型的参数更新是由优化器（optimizer）完成的，优化器会根据损失函数的梯度来更新模型的参数

判断

Python 是一种静态类型语言

答案

错误

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Python 是一种动态类型语言（Dynamic Typing Language），而不是静态类型语言（Static Typing Language）

特性	静态类型语言	动态类型语言
类型检查时间	编译时检查类型	运行时检查类型
变量类型声明	需要显式声明（如 int x = 10;）	无需声明，类型由值决定（如 x = 10）
灵活性	类型严格，错误更早发现	更灵活，但运行时可能出错
典型语言	C, C++, Java, Go	Python, JavaScript, Ruby

Question

以下哪个不是 Pandas 中的数据结构

A. DataFrame
B. Series
C. Array
D. Index

答案

C

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1. Series：一维带标签数组（类似字典或 Excel 的一列）
2. DataFrame：二维表格（类似 Excel 或 SQL 表），由多个 Series 组成
3. Index：用于标识 Series 或 DataFrame 的行/列标签（不可变对象）

第 4 章

• sklearn.preprocessing：用于数据的预处理和特征工程
  • StandardScaler：标准化数据
• sklearn.metrics：模型评估与指标计算
  • mean_squared_error()：均方误差
  • r2_score()：决定系数 \(R^2\)
  • accuracy_score()：准确率
  • confusion_matrix()：混淆矩阵
• sklearn.model_selection：模型选择与数据划分
• sklearn.linear_model：线性模型

Python	功能	参数
train_test_split()	划分训练集和测试集	test_size 指定测试集的占比
fit()	训练模型
predict()	模型预测

第 6 章

• sklearn.cluster：聚类算法
  • KMeans
• sklearn.decomposition：降维与特征提取
  • PCA

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