开放大学 - 花好月圆开放大学形考作业答案网 - 第815页

江苏开放大学声乐训练【实践作业】2

江苏开放大学声乐训练【实践作业】2

计入总成绩 15%：体会气息对声音的支持作用,逐步训练对气息的控制能力；体会喉咙的打开对歌唱的作用,喉咙能基本稳定地进行歌唱。提交音频或者视频一首歌曲。请提交清唱作品，不可有伴奏。

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江苏开放大学声乐训练【实践作业】1

江苏开放大学声乐训练【实践作业】1

计入总成绩 15%：根据自己嗓音选择歌曲，完成歌曲演唱一首并上传提交。已在单元里上传过的曲目不可重复提交。请提交清唱作品，不可有伴奏。

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2023年秋江苏开放大学少儿美术创作★实践大作业★（计分占总成绩15％）少儿平面美术造型课程设计——综合材料创作

2023年秋江苏开放大学少儿美术创作★实践大作业★（计分占总成绩15％）少儿平面美术造型课程设计——综合材料创作

一、课程类别：少儿平面美术造型课程设计——综合材料创作二、课程对象：8岁三、课程名称：《宇宙探秘》四、课程设计要求： 1.设计编写课程教案 2.课程使用材料工具不限，但...

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2023年秋江苏开放大学编排设计大作业：海报设计

2023年秋江苏开放大学编排设计大作业：海报设计

选择一个知名科学家（例如袁隆平、达尔文等），假设某科技馆要为其举办一个介绍展览。请为这个科学家的展览设计两张（注意！！！两张！！！）海报。海报尺寸为A4大小，300dpi，保存为jpeg格...

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2023年秋江苏开放大学外国文学名著选读形成性考核4

2023年秋江苏开放大学外国文学名著选读形成性考核4

试题列表单选题题型：单选题客观题分值2分难度：简单得分：2 1 陀思妥耶夫斯基的（）以它巨大的艺术力量形成了他所有作品的最高峰。 A 《死屋手记》 B 《白痴》 C 《罪与罚》 ...

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论述题：你觉得《变形记》想表达什么？

论述题：你觉得《变形记》想表达什么？

324 2

论述题：请分析《雪国》中驹子的性格特征。

论述题：请分析《雪国》中驹子的性格特征。

360 2

2023年秋江苏开放大学强化学习★★综合大作业

2023年秋江苏开放大学强化学习★★综合大作业

试题列表单选题题型：单选题客观题分值5分难度：简单得分：5 1 在epsilon-greedy算法中，epsilon的值越大，采取随机动作的概率越()，采用当前Q函数最大动作的概率越(）。 A 小，小 ...

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Actor-Critic框架中的Critic起了什么作用？

Actor-Critic框架中的Critic起了什么作用？

365 2

请问DQN（Deep Q-Network）是什么？其两个关键性的技巧分别是什么？（每个问题5分）

请问DQN（Deep Q-Network）是什么？其两个关键性的技巧分别是什么？（每个问题5分）

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请利用DDPG算法实现钟摆游戏Pendulum-v1，需要在答案区附上训练和测试曲线，包括训练时的奖励曲线图（20分）和测试时的奖励曲线区图（20分），并进行结果分析（10分）。

请利用DDPG算法实现钟摆游戏Pendulum-v1，需要在答案区附上训练和测试曲线，包括训练时的奖励曲线图（20分）和测试时的奖励曲线区图（20分），并进行结果分析（10分）。

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2023年秋江苏开放大学强化学习★★形考作业3

2023年秋江苏开放大学强化学习★★形考作业3

试题列表单选题题型：单选题客观题分值5分难度：简单得分：5 1 蒙特卡罗方法最大的问题是（） A 偏差大 B 偏差小 C 方差小 D 方差大学生答案：D 老师点评：题型：单选题...

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请简述一下DDPG算法？（应包含内容：DDPG网络的结构，输出，相对于DPG的优化目的，至少3个方面的含义，少于三个方面时，每写出一方面得5分，三个方面及以上得满分）

请简述一下DDPG算法？（应包含内容：DDPG网络的结构，输出，相对于DPG的优化目的，至少3个方面的含义，少于三个方面时，每写出一方面得5分，三个方面及以上得满分）

230 2

DDPG是on-policy还是off-policy，请给出原因（至少两条，每条10分，两条及以上满分）。

DDPG是on-policy还是off-policy，请给出原因（至少两条，每条10分，两条及以上满分）。

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2023年秋江苏开放大学机器学习形成性考核作业（一）

2023年秋江苏开放大学机器学习形成性考核作业（一）

试题列表单选题题型：单选题客观题分值2分难度：简单得分：2 1 假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集，该数据集输入特征有 100 个（X1，X2，…，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩...

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使用 SciPy 提供的普通最小二乘法分别计算 3 个特征与目标之间的一元线性回归模型拟合参数。加载数据集 import pandas as pd data = pd.read_csv( ‘http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1211/Advertising.csv’, index_col=0) data.head() 数据集包含 4 列，共 200 行。每个样本代表某超市销售相应单位件商品所需要支出的广告费用。以第一行为例，表示该超市平均销售 22.1 件商品，需要支出的电视广告费用，广播广告费用以及报刊广告费用为：230.1 美元，37.8 美元和 69.2 美元。将前 3 列视作特征，最后一列视作目标值。计算拟合参数 import numpy as np from scipy.optimize import leastsq ### 代码开始 ### (≈ 10 行代码) m=2 def func(w, x): return w[0]+w[1]*x def err_func(w, x, y): return y-func(w, x) params_tv = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘tv’], data[‘sales’])) params_radio = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘radio’], data[‘sales’])) params_newspaper = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘newspaper’], data[‘sales’])) ### 代码结束 ### 输出： (array([7.03259358, 0.04753664]), array([9.3116381 , 0.20249578]), array([12.35140707, 0.0546931 ])) 拟合结果绘图 from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline ### 代码开始 ### (≈ 10 行代码) fig, axes=plt.subplots(1, 3, figsize=(20,5)) axes[0].scatter(data[‘tv’], data[‘sales’]) axes[0].plot(data[‘tv’], func(params_tv[0], data[‘tv’]), color=’red’) axes[0].set_xlabel(‘tv’) axes[0].set_ylabel(‘sales’) axes[1].scatter(data[‘radio’], data[‘sales’]) axes[1].plot(data[‘radio’], func(params_radio[0], data[‘radio’]), color=’red’) axes[1].set_xlabel(‘radio’) axes[1].set_ylabel(‘sales’) axes[2].scatter(data[‘newspaper’], data[‘sales’]) axes[2].plot(data[‘newspaper’], func(params_newspaper[0], data[‘newspaper’]), color=’red’) axes[2].set_xlabel(‘newspaper’) axes[2].set_ylabel(‘sales’) ### 代码结束 ### （1）请给出拟合结果绘图（10分）多元线性回归模型使用 scikit-learn 提供的线性回归方法建立由 3 个特征与目标组成的多元线性回归模型。计算拟合参数 from sklearn.linear_model import LinearRegression ### 代码开始 ### (≈ 4 行代码) model = LinearRegression() model.fit(data[[‘tv’, ‘radio’, ‘newspaper’]], data[‘sales’]) ### 代码结束 ### model.coef_, model.intercept_ # 返回模型自变量系数和截距项输出： (array([ 0.04576465, 0.18853002, -0.00103749]), 2.9388893694594103) 模型检验使用 statsmodels 库提供的相关方法来完成上面多元回归模型的拟合优度检验和变量显著性检验。 import statsmodels.api as sm x=sm.add_constant(data[[‘tv’, ‘radio’, ‘newspaper’]]) model=sm.OLS(endog=data[‘sales’], exog=x) results=model.fit() ### 代码结束 ### results.summary2() # 输出模型摘要（2）给出模型输出结果（10分）（3）对上述实验结果进行分析（10分）

使用 SciPy 提供的普通最小二乘法分别计算 3 个特征与目标之间的一元线性回归模型拟合参数。加载数据集 import pandas as pd data = pd.read_csv( ‘http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1211/Advertising.csv’, index_col=0) data.head() 数据集包含 4 列，共 200 行。每个样本代表某超市销售相应单位件商品所需要支出的广告费用。以第一行为例，表示该超市平均销售 22.1 件商品，需要支出的电视广告费用，广播广告费用以及报刊广告费用为：230.1 美元，37.8 美元和 69.2 美元。将前 3 列视作特征，最后一列视作目标值。计算拟合参数 import numpy as np from scipy.optimize import leastsq ### 代码开始 ### (≈ 10 行代码) m=2 def func(w, x): return w[0]+w[1]*x def err_func(w, x, y): return y-func(w, x) params_tv = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘tv’], data[‘sales’])) params_radio = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘radio’], data[‘sales’])) params_newspaper = leastsq(err_func,[1, 1], args=(data[‘newspaper’], data[‘sales’])) ### 代码结束 ### 输出： (array([7.03259358, 0.04753664]), array([9.3116381 , 0.20249578]), array([12.35140707, 0.0546931 ])) 拟合结果绘图 from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline ### 代码开始 ### (≈ 10 行代码) fig, axes=plt.subplots(1, 3, figsize=(20,5)) axes[0].scatter(data[‘tv’], data[‘sales’]) axes[0].plot(data[‘tv’], func(params_tv[0], data[‘tv’]), color=’red’) axes[0].set_xlabel(‘tv’) axes[0].set_ylabel(‘sales’) axes[1].scatter(data[‘radio’], data[‘sales’]) axes[1].plot(data[‘radio’], func(params_radio[0], data[‘radio’]), color=’red’) axes[1].set_xlabel(‘radio’) axes[1].set_ylabel(‘sales’) axes[2].scatter(data[‘newspaper’], data[‘sales’]) axes[2].plot(data[‘newspaper’], func(params_newspaper[0], data[‘newspaper’]), color=’red’) axes[2].set_xlabel(‘newspaper’) axes[2].set_ylabel(‘sales’) ### 代码结束 ### （1）请给出拟合结果绘图（10分）多元线性回归模型使用 scikit-learn 提供的线性回归方法建立由 3 个特征与目标组成的多元线性回归模型。计算拟合参数 from sklearn.linear_model import LinearRegression ### 代码开始 ### (≈ 4 行代码) model = LinearRegression() model.fit(data[[‘tv’, ‘radio’, ‘newspaper’]], data[‘sales’]) ### 代码结束 ### model.coef_, model.intercept_ # 返回模型自变量系数和截距项输出： (array([ 0.04576465, 0.18853002, -0.00103749]), 2.9388893694594103) 模型检验使用 statsmodels 库提供的相关方法来完成上面多元回归模型的拟合优度检验和变量显著性检验。 import statsmodels.api as sm x=sm.add_constant(data[[‘tv’, ‘radio’, ‘newspaper’]]) model=sm.OLS(endog=data[‘sales’], exog=x) results=model.fit() ### 代码结束 ### results.summary2() # 输出模型摘要（2）给出模型输出结果（10分）（3）对上述实验结果进行分析（10分）

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