第 15 章练习与答案 关于《AI 零基础 36 讲》课后训练与正式讲解配套学习本篇是《AI 零基础 36 讲》的配套课后训练与对应章节的正式讲解一起使用。整个系列面向初学者从日常 AI使用逐步进入编程、模型训练和大模型应用开发。✍️先独立作答再核对答案训练围绕本章知识安排概念判断、结果分析或动手任务并提供参考答案与解释。建议先读完对应的正式文章再独立作答遇到困难时回看相关例子最后核对答案。代码题请亲手运行观察程序输出确认自己能解释结果、发现错误并完成修复。做完一道题也要弄清答案为什么成立。先自己做直方图、柱状图和散点图分别对应本章哪种问题完成比例应该用五条记录还是只有三条已知时长记录把区间改成 0、20、40、60三个计数应当是多少各标签分别有多少条未知时长正相关值约 0.655能不能写成“多学五分钟就会完成”只有三个点时40 分钟比其他两项大应该直接删除它吗对照答案第 1 题分别对应单个数值字段的分布、类别数量比较、两个字段的配对关系。第 2 题按各标签的全部记录作分母。两条未知时长的完成状态仍然有效分组比例分别为 python 2/3、ai 1/2。第 3 与第 4 题可复制下面的代码在本章目录运行。importnumpyasnpimportpandasaspd framepd.read_csv(data/learning_records.csv,dtype{minutes:Float64})counts,edgesnp.histogram(frame[minutes].dropna().to_numpy(dtypefloat),bins[0,20,40,60])print(counts.tolist())print(frame.assign(missingframe[minutes].isna()).groupby(tag)[missing].sum().to_dict())输出如下。[1, 1, 1] {ai: 1, python: 1}第 5 题不能。计算只描述当前三条虚构样本的线性关联没有控制任务难度或其他因素也没有实验支持因果判断。第 6 题先回到 L05 核对来源、单位与任务。离其他点远是待查线索删除需要依据。