Matplotlib库中，用来绘制等值图的pyplot的基础图标函数是（）。
A. plt.vlines()
B. plt.plot_date()
C. plt.contour(X,Y,Z,N)
D. plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F)
解析：Matplotlib库中，用来绘制等值图的pyplot的基础图标函数是plt.contour(X,Y,Z,N)。
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传统科学计算中的建模方法可分为从（）出发的建模和从数据出发的建模两类
解析：传统科学计算中的建模方法可分为从机理出发的建模和从数据出发的建模两类
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下列关于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），说法正确的是
A. MLE可能并不存在
B. MLE总是存在
C. 如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的
D. 如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的
解析：如果极大似然函数L(θ)在极大值处不连续，一阶导数不存在，则MLE不存在；L(θ)极大值不唯一，MLE并不唯一，例如极大值对应两个θ。
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线性回归方法是假定条件属性和决策属性之间存在线性关系，然后通过训练数据拟合出一个（ ）方程，并使用该方程去预测未知的新实例。
A. 一元一次
B. 线性
C. 二元一次
D. 多元
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22416.html
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关于神经网络，下列说法正确的是
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2128-c021-5dd340f22421.html
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智能传感器是不具有信息处理功能的传感器，属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境
解析：智能传感器（intelligent sensor）是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
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在python中Series想要预览部分数据，可以使用
A. data.view()
B. data.descripe()
C. data.show()
D. data.head()
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（）对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）
A. 归一化
B. 白化
C. 数据增强
D. 批量归一化
解析：批量归一化对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）
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梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()
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元宇宙（Metaverse)一词最早出现在（）小说中。
A. 雪崩
B. 真名实姓
C. 深渊上的火
D. 天渊
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f2240d.html
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