Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнНаписать Артёму
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Все тесты предмета

Ответы на тесты Upgrade.td_Разработка на Python для школьников_РPytш-ЦПД-242307 24МОо

Вопросы и варианты доступны бесплатно. 9 ответов доступны бесплатно — откройте их кнопкой ниже. Полный набор — в личном кабинете на 7 дней.

30 вопросов 1 тест в одном предмете Доступ 7 дней
Содержание предмета

Бесплатные ответы на тесты по предмету «Upgrade» — Синергия и МТИ

Вопрос 1Ответ открыт бесплатно

Для чего используется библиотека NumPy?

  1. NumPy - это библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.✓ Правильный ответ
  2. NumPy - это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. В основном применяют для обработки информации, структурированной в виде таблиц.
  3. NumPy - это одна из самых популярных Python-библиотек машинного обучения (Machine Learning) c открытым исходным кодом. NumPy включает в себя различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации и позволяет взаимодействовать с другими библиотеками численного моделирования.
✓ Правильный ответ

NumPy - это библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.

Вопрос 2

Что такое DataScience?

  1. это дисциплина, направленная на изучение графиков и работу с ними.
  2. это набор дисциплин, технологий и методик для анализа ,большого объема информации, генерируемой бизнесом и другими заинтересованными организациями, который включает в себя подготовку ко сбору данных, их обработку и презентацию добытой информации нужным людям в нужном ключе.
  3. это набор технологий для анализа различных типов данных, предназначенных для различных научных направлений в физике и математике, который используется для изучения новейших теорий и проверку их работоспособности в реальном мире.
Вопрос 3

Создайте в NumPy вектор размера 5, который будет заполнен числом 73.

  1. z = [73, 5] print(z)
  2. z = np[5, 73] print(z)
  3. z = np.full(5, 73) print(z)
Вопрос 4

Дан файл с содержимым: 1,2,3,4,5 6,,,7,8 ,,9,10,11 Как его прочитать?

  1. z = np.print("missing.dat", delimiter=",")
  2. z = np.genfromtxt("missing.dat", delimiter=",")
  3. z = np.genfromint("missing.dat", delimiter="txt")
Вопрос 5

Как загрузить загрузить файл с локального компьютера в Collab?

  1. from google.colab import files    uploaded = files.upload()
  2. from google import files    uploaded = files.load()
  3. from google.colab import upload    uploaded = files.upload()
Вопрос 6Ответ открыт бесплатно

Для чего используются библиотеки matplotlib и seaborn?

  1. Для визуально понятного отображения данных в виде графиков✓ Правильный ответ
  2. Для обработки данных с помощью сложных математических функций и методов
  3. Для быстрого поиска и фильтрации массивов данных
✓ Правильный ответ

Для визуально понятного отображения данных в виде графиков

Вопрос 7

Что представляет собой библиотека Scikit-learn?

  1. Это библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
  2. Это библиотека для создания статистических графиков на Python.
  3. Это библиотека на языке программирования Python, содержащая большое количество наиболее популярных алгоритмов машинного обучения и другие вспомогательные инструменты.
Вопрос 8

Дана матрица x = [[1,2],[3,4]]. Какие есть способы транспонирования матрицы в numpy?

  1. x.T
  2. np.T(x)
  3. x[1:, 1:]
Вопрос 9

Как сгенерировать матрицу размером 3x3, состоящую из единиц?

  1. np.array((3, 3))
  2. np.ones((3, 3))
  3. np.ones(3, 3)
Вопрос 10Ответ открыт бесплатно

В чем разница между обычными списками python и массивами из numpy?

  1. Списки python работают значительно быстрее массивов numpy
  2. Массивы numpy работают значительно быстрее списков и обладают значительно большей функциональностью✓ Правильный ответ
  3. Списки python обладают значительно большей функциональностью
✓ Правильный ответ

Массивы numpy работают значительно быстрее списков и обладают значительно большей функциональностью

Вопрос 11

Как объединить два numpy массива a и b?

  1. a + b
  2. a * b
  3. np.concatenate((a,b))
Вопрос 12

Каким будет результат работы следующего кода?   import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a + 5)

  1. [1 2 3 4 5]
  2. [6 7 8 9]
  3. [6 2 3 4]
Вопрос 13Ответ открыт бесплатно

Что является результатом сравнения двух массивов?

  1. True/False
  2. Целое число 0 или 1
  3. Массив со значениями True/False✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Массив со значениями True/False

Вопрос 14

Анализ данных - это

  1. сфера, использующая инструменты математики и информатики для извлечения полезной информации из массивов данных.
  2. область в математике, которая занимается построением графиком.
  3. область в информатике, которая занимается извлечением информации из БД.
Вопрос 15

Теория вероятности - это

  1. раздел математики, разрабатывающий методы систематизации статистических данных.
  2. раздел математики, разрабатывающий методы анализа случайных событий
  3. раздел математики, изучающий дискретные математические структуры
Вопрос 16Ответ открыт бесплатно

Чем отличается случайное событие от псевдо случайного события?

  1. Случайное событие — это событие, которое может произойти, а может не произойти, и их невозможно просчитать заранее. А псевдо случайное событие - это случайное событие которое использует математические алгоритмы и его можно просчитать заранее✓ Правильный ответ
  2. Псевдо случайное событие — это случайное событие, которое может произойти, а может не произойти, и их невозможно просчитать заранее. А случайное событие - это событие которое использует математические алгоритмы и его можно просчитать заранее
  3. Случайные события можно предсказать зная параметры системы, а псевдо случайные события не зависят от этих параметров.
✓ Правильный ответ

Случайное событие — это событие, которое может произойти, а может не произойти, и их невозможно просчитать заранее. А псевдо случайное событие - это случайное событие которое использует математические алгоритмы и его можно просчитать заранее

Вопрос 17

sklearn поддерживает:

  1. предварительную обработку данных и выбор модели;
  2. нейронные сети;
  3. обучение ассоциативным правилам;
Вопрос 18

Как нарисовать гистограмму в Seaborn?

  1. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию barprint(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать.
  2. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию barplot(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать.
  3. Чтобы нарисовать гистограмму в Seaborn нужно вызвать функцию np.barplot(), и передать ей категориальные и числовые переменные, которые нужно визуализировать.
Вопрос 19

Какой график нельзя нарисовать, используя библиотеку Matplotlib?

  1. Гистограмма
  2. 3D график
  3. Кватернарный график
Вопрос 20Ответ открыт бесплатно

Что нельзя добавить к графику в matplotlib?

  1. Легенду
  2. Заголовки
  3. Сетку
  4. Систему счисления✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Систему счисления

Вопрос 21

Если датафрейм с именем 'data' содержит 5 столбцов и 10 строк, какой результат будет получен в результате выполнения приведенного ниже кода?   print(len(data.columns))

  1. 5
  2. 10
  3. 15
  4. 50
Вопрос 22

Какая из следующих команд возвращает тип данных значений в каждом столбце датафрейма df?

  1. print(df.dtype)
  2. print(dtypes(df))
  3. print(df.dtypes)
Вопрос 23Ответ открыт бесплатно

Каков вывод следующего кода?   print(df.iloc[2:5])

  1. печатает 2-й, 3-й, 4-й, 5-й столбцы датафрейма df
  2. печатает 2-й, 3-й, 4-й столбцы датафрейма df
  3. печатает 2-ю, 3-ю, 4-ю строки датафрейма df✓ Правильный ответ
  4. печатает 2-ю, 3-ю, 4-ю, 5-ю строки датафрейма df
✓ Правильный ответ

печатает 2-ю, 3-ю, 4-ю строки датафрейма df

Вопрос 24

Задача классификации - это:

  1. отнесение объекта к одному из определенных классов по определенному набору его параметров(атрибутов).
  2. предсказание какой-то численной характеристики объекта предметной области по определенному набору его параметров (атрибутов).
  3. поиск наиболее выраженного признака в массиве объектов
Вопрос 25

Задача регрессии - это:

  1. поиск наиболее выраженного признака в массиве объектов
  2. отнесение объекта к одному из определенных классов по определенному набору его параметров(атрибутов).
  3. задача предсказания какой-то численной характеристики объекта предметной области по определенному набору его параметров (атрибутов).
Вопрос 26Ответ открыт бесплатно

Чем характеризуется обучение с учителем?

  1. это принцип машинного обучения, при котором модель обучается на основе подаваемых данных с известным правильным результатом применения модели.✓ Правильный ответ
  2. это принцип машинного обучения, при котором модель обучается выполнять поставленную задачу самостоятельно, не получая данных о правильности результате.
  3. это принцип машинного обучения, при котором модель выполняет циклы действий с целью получения статистики.
✓ Правильный ответ

это принцип машинного обучения, при котором модель обучается на основе подаваемых данных с известным правильным результатом применения модели.

Вопрос 27

Чем характеризуется обучение без учителя?

  1. это принцип машинного обучения, при котором модель обучается выполнять поставленную задачу самостоятельно, не получая данных о правильности результате.
  2. это принцип машинного обучения, при котором модель обучается на основе подаваемых примеров с известным правильным результатом применения модели.
  3. это принцип машинного обучения, при котором модель выполняет циклы действий с целью получения статистики
Вопрос 28

Что такое тепловая карта в Seaborn?

  1. Тепловая карта — это тип диаграммы, в которой для представления значений данных используются датасет об уровне излучаемого тепла объектом.
  2. Тепловая карта — это тип диаграммы, в которой для представления значений данных используются разные оттенки цветов.
  3. Тепловая карта — это тип диаграммы, в которой для представления значений данных используются 3D график.
Вопрос 29

Какие параметры нельзя настроить при обучении по модели случайного леса?

  1. Число деревьев
  2. Число признаков для расщепления
  3. Максимальная глубина дерева
  4. Среднее число деревьев
Вопрос 30Ответ открыт бесплатно

Как называется техника для улучшения предсказаний машинного обучения, основанная на усреднение предсказаний сразу нескольких моделей?

  1. ассемблирование
  2. ансамблирование✓ Правильный ответ
  3. кластеризация
✓ Правильный ответ

ансамблирование

О материалах и доступе

Что входит в набор «Upgrade.td_Разработка на Python для школьников_РPytш-ЦПД-242307 24МОо»?

30 вопросов с вариантами из опубликованных тестов (1). Сверьте формулировки и варианты с вашим заданием перед покупкой: разные программы могут содержать разные вопросы.

Какие ответы можно посмотреть бесплатно?

Нажмите «Показать ответы бесплатно»: после завершения индикатора откроется бесплатная часть ответов. Бесплатные ответы отмечены зелёным. При нескольких правильных вариантах отмечены все варианты из ключа ответа. Остальные ответы доступны после покупки.

Как получить полный доступ?

Стоимость — 2 499 ₽. Войдите в личный кабинет и оплатите выбранный предмет. Доступ действует 7 дней; подписки и автоматических списаний нет.

Что делать, если обнаружена ошибка?

Напишите нам и пришлите номер заказа, формулировку вопроса и подтверждение ошибки. Гарантия: 1 ошибка — вернём деньги.

Связаться с АртемХелп · Условия покупки · Политика конфиденциальности