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人工智能培训测试题2
人工智能培训测试题2
1.定义两个变量a,b，并赋值为12,3，以下指令正确的是：答：a,
b=12,3（得分：5）
2.机器学习方法中，预测函数参数通常会通过逐步迭代与修正的
方法来实现。下面描述中，不正确的有（）
答：必须所有训练样本都能正确预测时算法才会结束（得分：5）
3.感知器训练获得的模型每次都不一样，有哪些因素可以导致训
练结果的不确定
答：初始参数┋学习率或学习步长┋每次参数更新时随机选择样本
的顺序（得分：5）
4.分类器的训练方法有很多，如下描述不正确的是答：感知器每
次训练都可以获得不同的分割界面，相比支持向
量机具有明显的优势。（得分：5）
5.卷积神经网络从开始到后面的逐层卷积过程中，可以实现
正确答案为：从边缘特征到语义特征的抽取|从低级到高级特征的
抽取
6.监督学习和无监督学习的区别体现在：
正确答案为：数据有标签或无标签|分类或聚类
7.机器学习可以从以下两种途径来进行学习
答：数据、行动（得分：5）
8.常见的聚类的方法主要有：
答：基于划分的方法┋基于密度的方法┋层次聚类┋K均值聚类（得
分：5）
9.对深度卷积网络中卷积与卷积核的描述正确的有
答：卷积核可以用来提取边缘特征┋卷积核可以通过训练算法得到
┋卷积运算中包含有计算内积的过程┋卷积运算可以用于向量类型的数
据中（得分：5）
10.K均值聚类算法的过程包括：
答：随机划分样本为若干类┋找到每一类的聚类中心┋检查是否有
样本违反聚类目标┋将违反的样本划分到最近的聚类中心（得分：5）
11.以下的数据类型中，（）既是可变序列，又是有序序列。答：
列表（得分：5）
12.深度卷积网络的结构中，通常有多个顺序连接的层，下面描述
正确的有：
正确答案为：池化层主要用于降低特征图的分辨率|通常在卷积层
之后会增加池化层，有时卷积层后面也可能不跟池化层|非线性激活层
可以完成非线性变换
13.Python语言的标准数据类型中，数字类型包含以下哪几种类
型？
答：布尔(bool)┋复数(complex)┋整数(int)┋小数(float)（得分：
5）
14.下面的代码输出结果是（）LETTERS=
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZprint(LETTERS[5:10])#切
片范
围答：FGHIJ（得分：5）
15.机器学习中的从数据中学习通常不包含有（）答：强化学习
（得分：5）
16.人工智能当前能够厚积薄发，再造辉煌，得益于以下_____方
面的发展和突破？
答：算法、数据、算力（得分：5）
17.在人工智能的三次浪潮中，第三次浪潮是以（）为代表?答：
AlphaGo得分：5）
18.可以进行卷积运算的数据类型有答：向量┋矩阵┋三阶张量┋五
阶张量（得分：5）
19.如果深度卷积网络层数过深，不会导致什么问题答：欠拟合
（得分：5）
20.一幅RGB模式的彩色图像，如果某像素点的三通道值R=255、
G=255、B=255时，该像素点在彩色图像中显
示的颜色是______：答：白色（得分：5）
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