The train had left( ) Apce hurried to the railway station.A. afterB. asC. whileD. when
The train had left( ) Apce hurried to the railway station.
A. after
B. as
C. while
D. when
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If it ( ) tomorrow, we ( ) to the Summer Palace. A、rains, will goB、won't rain, goC、doesn't rain, will go
—I always look out before crossing the street.—You are right. You can't be too______.A. nervousB. carefulC. carelessD. hurried
7、下载波士顿房价数据集，将训练集放入test_x中，则执行______语句可以获得其中的前5行数据。A．print(train_x[:, 5])B．print(train_x[:, 4])C．print(train_x[0:5])D．print(train_x[:4])
使用索引读取MNIST数据集中train_x训练集，下列语句描述正确的是_______。A．train_x[0]：取第1张图片中的数据B．train_x[2][1] ：取第2张图片中的第1行C．train_x[0][1][2]：取第1张图片中的第2行的第1列D．train_x[2][1] ：取第1张图片中的第2行
在MINST数据集中，访问训练集train_x的第4个样本，可以通过_______语句实现。A．train_x[4]B．train_x[3]C．train_x[0:3]D．train_x[:4]
下列哪些语句会开始模型的训练：A．LinearRegression().fit(x_train,y_train)B．lr_mod.predict(x_train)C．lasso_mod.fit(x_train,y_train)D．vote_mod.predict(x_train)
5、对手写数字数据集MNIST中的train_x训练集（60000,28,28)进行切片，下面对切片结果描述错误的是_______。 import tensorflow as tf import numpy as np mnist = tf.keras.datasets.mnist （train_x, train_y), （test_x, test_y) = mnist.load_data（)A．train_x[0, :, :]：第1张图片B．train_x[0:10, :, :]：前10张图片C．train_x[:, 0:28:2, :]：对所有图片隔行采样D．train_x[0:28:2, :, :]：对所有图片隔列采样
下载波士顿房价数据集，将训练集放入test_x中，则执行______语句可以获得其中的前5行数据。A．print(train_x[:, 5])B．print(train_x[:, 4])C．print(train_x[0:5])D．print(train_x[:4])