人工智能技术与机器学习考试 选择题 49题 .pdfVIP

1.人工智能的主要目标是使机器能够：

A.进行简单的计算

B.执行需要人类智能的任务

C.仅进行数据存储

D.以上都不是

2.机器学习是人工智能的一个分支，它主要关注：

A.通过编程使机器遵循规则

B.通过数据使机器自动改进

C.通过硬件升级提高性能

D.以上都不是

3.监督学习与无监督学习的主要区别在于：

A.监督学习需要更多的数据

B.监督学习需要标签数据

C.无监督学习需要标签数据

D.无监督学习不需要数据

4.在机器学习中，过拟合是指模型：

A.在训练数据上表现不佳

B.在测试数据上表现不佳

C.在训练和测试数据上都表现不佳

D.在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳

5.决策树是一种常用的机器学习算法，它通过以下哪种方式进行决策？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.树状结构

D.神经网络

6.神经网络中的“激活函数”主要用于：

A.增加网络的复杂性

B.决定神经元是否应该被激活

C.减少网络的计算量

D.以上都不是

7.卷积神经网络（CNN）主要用于：

A.文本分析

B.图像识别

C.语音识别

D.以上都不是

8.强化学习是一种学习方法，它通过：

A.从错误中学习

B.从奖励和惩罚中学习

C.从不确定性中学习

D.以上都不是

9.自然语言处理（NLP）是人工智能的一个领域，它涉及：

A.计算机视觉

B.语音识别

C.理解和生成人类语言

D.以上都不是

10.在机器学习中，特征选择是为了：

A.增加模型的复杂性

B.减少数据的维度

C.增加数据的维度

D.以上都不是

11.支持向量机（SVM）是一种：

A.无监督学习算法

B.监督学习算法

C.强化学习算法

D.以上都不是

12.聚类分析是一种：

A.监督学习方法

B.无监督学习方法

C.半监督学习方法

D.以上都不是

13.在深度学习中，“梯度消失”问题通常发生在：

A.浅层网络

B.深层网络

C.任何网络

D.以上都不是

14.循环神经网络（RNN）特别适合处理：

A.静态图像

B.序列数据

C.随机数据

D.以上都不是

15.生成对抗网络（GAN）包括两个主要部分：

A.生成器和判别器

B.编码器和解码器

C.输入层和输出层

D.以上都不是

16.在机器学习项目中，数据预处理步骤不包括：

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据可视化

D.数据归一化

17.主成分分析（PCA）是一种常用的：

A.降维技术

B.特征选择技术

C.模型评估技术

D.以上都不是

18.在评估机器学习模型时，交叉验证的主要目的是：

A.增加数据量

B.减少模型复杂性

C.评估模型的泛化能力

D.以上都不是

19.随机森林是一种：

A.线性模型

B.集成学习方法

C.无监督学习方法

D.以上都不是

20.在机器学习中，“偏差-方差权衡”是指：

A.模型复杂性与数据量的关系

B.模型复杂性与泛化能力的关系

C.模型复杂性与计算时间的关系

D.以上都不是

21.逻辑回归是一种用于：

A.分类问题

B.回归问题

C.聚类问题

D.以上都不是

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