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人工智能题库+答案
一、单选题(共103题,每题1分,共103分)
1.数据产品开发中,需要综合考虑三个不同的指标,下列哪项不是三项指标之一
A、查准率
B、响应速度
C、响应时间
D、查全率
正确答案:D
2.强化学习是()领域的一类学习问题
A、cv
B、nlp
C、自然语言处理
D、机器学习
正确答案:D
3.()是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。
A、信息差
B、标准差
C、置信度差
D、置信度值
正确答案:C
4.查准率和查全率是一对()的度量
A、相容
B、矛盾
C、包含
D、相等
正确答案:B
5.深度学习可以用在下列哪项NLP任务中
A、情感分析
B、问答系统
C、机器翻译
D、所有选项
正确答案:D
6.维数灾难指的是:()
A、因在低维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题,给机器学习方法造成的障碍。
B、因在高维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题,给机器学习方法造成的障碍。
C、因在低维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题,给机器学习方法造成的障碍。
D、因在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题,给机器学习方法造成的障碍。
正确答案:D
7.“数据的故事化描述”是指为了提升数据的()和(),将数据还原成关联至特定的情景的过程。
A、可接受性可记忆性可体验性
B、可理解性可记忆性可呈线性
C、可理解性可记忆性可体验性
D、可接受性可记忆性可呈现性
正确答案:C
8.通常使用的处理图像数据的网络模型是()
A、word2vec
B、循环神经网络
C、bert
D、卷积神经网络
正确答案:D
9.关于梯度下降算法描述正确的是:
A、梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值
B、梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值
C、梯度下降算法就是不断更新学习率
D、梯度下降算法就是不断的更新w和b的值
正确答案:D
10.每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的()
A、标准差
B、均方差
C、残差
D、方差
正确答案:C
11.()作为第四次工业革命的核心,其前沿算法和基础理论正在发生巨大变化。
A、计算
B、存储
C、模型
D、数据
正确答案:A
12.深度学习中的“深度”是指()
A、计算机理解的深度
B、计算机的求解更加精准
C、计算机对问题的处理更加灵活
D、中间神经元网络的层次很多
正确答案:D
13.算法性能显著不同时,需要进行(___)来进一步区分各算法。
A、Friedman检验
B、交叉验证t检验
C、后续检验
D、McNemar检验
正确答案:C
14.()是利用样本的实际资料计算统计量的取值,并以引来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信作为决策取舍依据的一种统计分析方法
A、方差分析
B、回归分析
C、逻辑分析
D、假设检验
正确答案:D
15.马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。
A、历史状态
B、当前状态
C、外部影响
D、主体内因
正确答案:B
16.对于图像数据,通常使用的模型是()
A、卷积神经网络
B、word2vec
C、bert
D、循环神经网络
正确答案:A
17.线性回归方法是假定条件属性和决策属性之间存在线性关系,然后通过训练数据拟合出一个()方程,并使用该方程去预测未知的新实例。
A、一元一次
B、线性
C、二元一次
D、多元
正确答案:B
18.聚类的性能度量亦称聚类“()”
A、有效性指标
B、无效性指标
C、可靠性指标
D、驱动性指标
正确答案:A
19.如果将数据科学比喻成“鹰”,那么,统计学、机器学习相当于“鹰”的()
A、翅膀
B、头脑
C、脚
D、躯体
正确答案:A
20.人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热点
A、60
B、70
C、50
D、$80
正确答案:D
21.表达式min([11,2,3])的值为________。
A、3
B、11
C、5
D、2
正确答案:B
22.关于贝叶斯网描述错误的是(___)
A、也称为信念网;
B、用条件概率表来描述属性的联合概率分布;
C、借助无向无环图刻画属性之间的关系;
D、借助有向无环图刻画属性之间的关系;
正确答案:C
23.传统科学计算中的建模方法可分为从()出发的建模和从数据出发的建模两类
A、设计
B、机理
C、存储
D、检索
正确答案:B
24.卷积神经网络做图像分类任务通常不包含:
A、卷积操作
B、池化操作
C、全连接层
D、均方误差损失函数
正确答案:D
25.回归任务最常使用的性能度量是(___)。
A、精度
B、ROC
C、MSE
D、AUC
正确答案:C
26.下列哪个模型属于无监督学习
A、KNN分类
B、逻辑回归
C、DBSCAN
D、决策树
正确答案:C
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