下列属于数值优化算法的有（）。

梯度下降法

牛顿法

极大似然法

逻辑回归

正确答案：AB

解析：

在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。极大似然法是一种应用非常广泛的参数估计方法。逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于分类问题。

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np.where（[True，False]，[True，True]，[1，2]，[3，4]，[9，8]，[7，6]）的输出结果是（）。

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.arange （6）.reshape （3，2）
wt=np.array （[3，5]）
print（np.average （a，axis=1，weights=wt））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[1，2，3]，[3，4，5]，[4，5，6]]）
print（np.mean a，axis=0））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[30，65，70]，[80，95，10]，[[50，90，60]]）
print（np.median （a，axis=1））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[10，7，4]，[3，2，1]]）
print（np.percentile （a，50））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[3，7，5]，[8，4，3]，[2，4，9]]）
print（np.ptp （a））

a=np.arange（1，13，1）.reshape（3，4），np.mean（a，axis=0）的输出结果是（）。

np.argmax（）函数的作用是（）。

Numpy中对数组进行转置的函数是（）。

np.dot（[[1，2，3]，[1，2，3]，[1，2，3]]，[[2，1，1]，[2，1，1]，[2，1，1]]）的输出结果是（）。