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《人工智能基础》期末考试试卷附答案

一、选择题(每题2分，共20分)

1.以下哪一项是人工智能(AI)的定义？

A.研究如何使计算机执行人类智能任务的学科

B.开发能够自主思考和解决问题的软件

C.利用计算机模拟人类的学习过程

D.A、B、C都正确

2.以下哪一项不属于机器学习的类型？

A.监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.深度学习

3.以下哪一项是神经网络的基本单位？

A.节点

B.层

D.权重

4.以下哪一项是决策树算法的主要优点？

A.解释性强

B.复杂度高

C.运行速度快

D.需要大量数据进行训练

5.以下哪一项是支持向量机(SVM)的主要应用场景？

A.分类问题

B.回归问题

C.聚类问题

D.关联规则挖掘

二、填空题(每题2分，共20分)

6.人工智能的三大任务是______、______和______。

7.朴素贝叶斯分类器是基于______原理进行分类的。

8.在深度学习中，卷积神经网络(CNN)主要用于______任务。

9.人工神经网络(ANN)模仿了______的神经元连接方式。

10.最大似然估计(MLE)是______估计方法的一种。

三、简答题(每题5分，共30分)

11.简述监督学习和无监督学习的区别。

12.什么是过拟合？请简述过拟合的原因和解决方法。

13.请解释什么是“数据增强”，并给出两个应用场景。

14.简述支持向量机(SVM)的工作原理。

15.请列举三种常用的优化算法，并简要介绍它们的应用场景。

四、应用题(每题10分，共20分)

16.假设我们有一个用于识别图片中猫和狗的数据集，其中70%的数据用于训练集，30%的数据用于测试集。请简述您将如何评估模型的性能。

17.假设我们正在使用决策树进行分类任务，并发现树的深度为5时，训练集的准确率为95%，但测试集的准确率只有80%。请简述可能的原因，并提出改进建议。

答案：

一、选择题

D.深度学习

D.深度学习

A.节点

A.解释性强

C.分类问题

二、填空题

6.知识表示、推理、学习

7.贝叶斯定理

8.图像识别

9.人脑

10.最大似然

三、简答题

11.监督学习是在已知输入和输出情况下，通过学习算法得到一个模型，以便对新的输入进行预测。无监督学习是在没有labeled数据的情况下，通过学习算法得到数据内在的结构或规律。

13.数据增强是通过人工方式对数据进行变换，以扩充训练集的方法。应用场景包括图像识别、自然语言处理等。

14.SVM是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开，使得两类数据点之间的距离最大化。

15.常用的优化算法包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。梯度下降法适用于大规模问题，牛顿法和共轭梯度法适用于大规模优化问题。

四、应用题

16.评估模型性能的方法包括准确率、召回率、F1分数等。可以使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力，即将数据集分为多个子集，轮流使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，计算模型的性能指标，并取平均值。