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人工智能基础概念试题及答案
一、单选题(共60题,每题1分,共60分)
1.维利昂特在1984年发表的论文创立了()研究领域,使机器学习有了坚实的数学基础,扫清了学科发展的障碍。
A、机器学习理论
B、机器科学理论
C、机器数据理论
D、计算学习理论
正确答案:D
2.二十世纪五十年代到七十年代初,人工智能处于()期。
A、推理
B、知识
C、智能
D、理论
正确答案:A
3.绝大多数统计和数据挖掘算法是按照()来实现的。
A、关系型
B、参考型
C、互联型
D、实践型
正确答案:A
4.()以当前的假设作为输入,输出一个新的问题供执行系统去探索。
A、泛化器
B、评价器
C、执行器
D、实验生成器
正确答案:D
5.假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项,哪些是对作为评估标准的log-loss的正确解释。()
A、如果一个分类器对不正确的分类很自信,log-loss会严重的批评它。
B、对一个特别的观察而言,分类器为正确的类别分配非常小的概率,然后对log-loss的相应分布会非常大。
C、log-loss越低,模型越好
D、以上都是
正确答案:D
6.剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。
A、0.35
B、30%
C、0.25
D、0.2
正确答案:C
7.若A与B是任意的两个事件,且P(AB)=P(A)·P(B),则可称事件A与B()。
A、等价
B、互不相容
C、相互独立
D、相互对立
正确答案:D
8.()为我们进行学习器性能比较提供了重要依据
A、统计假设检验
B、t检验
C、二项检验
D、交叉验证t检验
正确答案:A
9.人工智能发展的第三次热潮,是从以下哪个时间段开始的()
A、2012年后
B、2000年后
C、2015年后
D、2006年后
正确答案:D
10.正态分布的两个参数μ与σ,()对应的正态曲线愈趋扁平。
A、μ愈小
B、μ愈大
C、σ愈大
D、σ愈小
正确答案:C
11.一般的神经网络模型通常假定网络结构是事先固定的,与此不同,结构自适应网络则将网络结构也当作学习的目标之一,()网络是重要代表。
A、级联相关
B、能量相关
C、网格相关
D、以上都不对
正确答案:A
12.在已知模型的环境中学习称为()。
A、学习模型
B、有模型学习
C、已知模型学习
D、模型学习
正确答案:B
13.假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为05,超过05概率估计,就判别为1,否则就判别0;如果我们现在用另一个大于05的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是?1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变4模型分类准确率会降低
A、2和4
B、1
C、2
D、1和3
正确答案:D
14.以下说法中错误的是()
A、SVM对噪声(如来自其他分部的噪声样本)具备鲁棒性
B、在adaoost算法中,所有被分错样本的权重更新比例不相同
C、boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法,二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重
D、给定n个数据点,如果其中一半用于训练,一半用户测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的
正确答案:C
15.分布式人工智能研究和新领域是:
A、分散控制
B、专家系统
C、互联网
D、agent(艾真体)
正确答案:D
16.传统的IT产品的开发遵循的原则是()。
A、三分技术、七分管理、十二分数据
B、三分技术、五分管理、十一分数据
C、三分数据、五分管理、十一分体验
D、三分数据、七分智慧、十二分体验
正确答案:A
17.以下哪个不是语音识别技术的应用场景()
A、语音合成
B、语音翻译
C、智能客服
D、入侵检测
正确答案:D
18.有关一般卷积神经网络的组成,下面哪种说法是正确的?
A、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
B、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。
C、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。
D、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
正确答案:A
19.以下()不属于广义上的数据可视化技术。
A、信息可视化
B、科学可视化
C、类别可视化
D、可视分析学
正确答案:C
20.关于“回归(Regression)”和“相关(Correlation)”,下列说法正确的是?注意:x是自变量,y是因变量。
A、回归和相关在x和y之间都是互为对称的
B、回归和相关在x和y之间都是非对称的
C、回归在x和y之间是非对称
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