人工智能模拟练习题与答案

人工智能模拟练习题与答案1、基于（）的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法A、梯度B、维度C、纵向D、横向答案：A2、“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(___)？A、语句B、词袋C、词海D、词塘答案：B3、从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为(___)A、策略迭代B、值迭代C、策略改进D、最优值函数答案：A4、代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print（arr3[1,1]）的输出结果是（）？A、5B、4C、3D、$2答案：A5、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体答案：C6、人工智能的分类（）A、AGN和AGIB、ANI和ANGC、ANG和AGID、ANI和AGI答案：D7、设X是随机变量，且EX=DX,则X服从（）分布A、二项B、泊松C、正态D、指数答案：B8、从产品形态看，以下()属于数据产品中的知识类产品。A、规约数据B、摘录C、规则库D、数据业务化答案：C9、数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来A、文字B、图C、表格D、树答案：B10、根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出（）。array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print（array.ndim）A、（3,4）B、2C、（4,3）D、$4答案：B11、贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件()A、独立性B、一致性C、有效性D、相关性答案：A12、假设12个销售价格记录组已经排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？A、第一个B、第二个C、第三个D、第四个答案：B13、在方差分析中，()反映的是样本数据与其组平均值的差异。A、总离差B、组间误差C、抽样误差D、组内误差答案：D14、下列极大似然估计描述错误的是(___)A、极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式；B、极大似然估计没有确定的概率分布形式；C、概率模型的训练过程就是参数估计；D、贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量；答案：B15、NaveBayes（朴素贝叶斯）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（）A、各类别的先验概率PC是相等的B、以0为均值，sqr2/2为标准差的正态分布C、特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量D、PX|C是高斯分布答案：C16、话题模型的典型代表是(___)。A、贝叶斯模型B、拉普拉模型C、隐狄利克雷模型D、马尔可夫模型答案：C17、某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A18、对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的？A、其他选项都不对B、没啥问题，神经网络会正常开始训练C、神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D、神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变答案：C19、卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。A、滤波器B、卷积层C、卷积核D、通道答案：C20、以下哪一个不属于分类算法A、XGBoostB、RandomForestC、SVMD、Fp-Growth答案：D21、以下属于生成式模型的是：（）A、SVMB、随机森林C、隐马尔可夫模型HMMD、逻辑回归答案：C22、感知机描述错误的是：(___)A、感知机根据正确的程度进行权重调整；B、输入层接收外界输入信号传递给输出层；C、输出层是M-P神经元；D、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；答案：A23、一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次（），进而判断是否需要再次清洗。A、转换工作B、审计工作C、集成工作D、标注工作答案：B24、计算numpy中元素个数的方法()A、np.sqrtB、np.sizeC、np.identityD、np.sum答案：B25、下列关于XGboost算法描述中错误的是A、由于其特殊原因，无法分布式化B、xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度；C、可以处理带有缺失值的样本D、允许使用列抽样来减少过拟合答案：A26、目标检测常用性能指标的是（）A、信噪比B、平方误差C、mAPD、分辨率答案：C27、一组数据的最大值与最小值之差叫做()。A、标准差B、极差C、方差D、极小值答案：B28、特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。A、数据预处理B、数据清洗C、数据选择D、数据分析答案：A29、在Matplotlib库中，plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认为（）格式，可以通过dpi修改输出质量。A、PNGB、JPEGC、JPGD、PS答案：A30、假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练B、应用PCA算法降维，减少特征数量C、根据重要性对特征进行筛选D、以上所有答案：D31、根据（），目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。A、个体学习器的数量B、个体学习器的生成方式C、个体学习器的的类型D、个体学习器的的强弱答案：B32、人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的A、约翰·麦卡锡B、图林C、冯·诺依曼D、明斯基答案：A33、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为在这几种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索答案：D34、如何解释下面的执行结果?print1.2-1.0==0.2FalseA、Python的实现有错误B、浮点数无法精确表示C、布尔运算不能用于浮点数比较D、Python将非0数视为False答案：B35、循环神经网在工业上最常用的两种实现是：①.LSTM②.GRU③.CNN④.DNNA、①③B、①②C、①③D、①④答案：B36、在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）A、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重C、随机赋值，听天由命D、以上都不正确的答案：B37、（）是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化.A、numpyB、pandasC、MatplotlibD、PIL答案：C38、下列哪个函数不可以做非线性激活函数？（）A、y=tanhxB、y=sinxC、y=maxx,0D、y=2x答案：D39、以下哪类算法是分类算法()。A、K-MeanB、DBSCANC、EMD、C4.5答案：D40、AI是（）的英文缩写。A、AutomaticIntelligenceB、ArtificalIntelligenceC、AutomaticeInformationD、ArtificalInformation答案：B41、fromsklearnimportlinear_modelreg=linear_model.Lasso，其中Lasso是用来拟合什么样的线性模型的？A、稀疏数据B、稀疏系数C、稀疏标签答案：B42、下列代码运行结果是？a='a'printa>'b'or'c'A、aB、bC、cD、TRUE答案：C43、在自动定理证明研究方面在国际上有影响的我国知名科学家是：A、钱学森B、华罗庚C、宋健D、吴文俊答案：D44、以下关于Python循环结构的描述中,错误的是()。A、while循环使用关键字continue结束本次循环B、while循环可以使用保留字break和continueC、while循环也叫遍历循环,用来遍历序列中的元素,默认提取每个元素并执行一次循环体D、while循环使用pass语句,则什么事也不做,只是空占位语句答案：C45、线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。A、一元B、线性C、多元D、非线性答案：B46、在安装Linux操作系统时，必须创建的两个分区?A、/和/bootB、/和/swapC、/home和/usrD、/var和/trap答案：B47、用于终止某一进程执行的命令是（）A、endB、stopC、killD、free答案：C48、线性判别分析设法将样例投影到(___)直线上，使得同类样例的投影点尽可能(___)。A、一条；接近B、两条；接近C、一条；远离D、两条；原理答案：A49、下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力）A、隐层层数增加，模型能力增加B、Dropout的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确答案：A50、考虑值集{12243324556826}，其四分位数极差是：（）A、31B、24C、55D、$3答案：A51、下列哪种类型是Python的映射类型A、strB、listC、tupleD、dict答案：D52、下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）A、隐藏层层数增加，模型能力增加B、Dropout的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确答案：A53、列表a=[1,2,[3,4]]，以下的运算结果为True的是（）。A、lena==3B、lena==4C、lengtha==3D、lengtha==4答案：A54、在图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能.A、30%B、40%C、50%D、60%答案：A55、K-Means算法无法聚以下哪种形状的样本A、圆形分布B、螺旋分布C、带状分布D、凸多边形分布答案：B56、在Python中，函数（）。A、不可以嵌套定义B、不可以嵌套调用C、不可以递归调用D、以上都不对答案：D57、()的输入为对弈的线路或历史记录，而其输出为目标函数的一系列训练样本。A、执行器B、评价器C、泛化器D、实验生成器答案：B58、根据机器智能水平由低到高，正确的是（）A、计算智能、感知智能、认知智能B、计算智能、感应智能、认知智能C、机器智能、感知智能、认知智能D、机器智能、感应智能、认知智能答案：A59、在目标检测中，以下能产生候选框的算法是（）a)SelectiveSearchb)ROIpoolingc)RegionproposallayerA、b、cB、a、bC、aD、a、c答案：D60、ILP系统通常采用(___)的规则生成策略A、自底而上B、自顶而下C、自大而小D、自小而大答案：A61、()是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合A、SOM网络B、RBF网络C、ART网络D、ELman网络答案：B62、数据的存储结构分为两种，它们是（）A、线性存储和数组存储B、顺序存储和链式存储C、线性存储和树型存储D、数组存储和指针存储答案：B63、（）的数目通常也被称作卷积核的个数A、通道B、输入通道C、输入维度D、输出通道答案：D64、2019年，DeepMind开发出一种（）来近似计算薛定谔方程，在精度和准确性上都满足科研标准，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，A、深度神经网络B、费米神经网络C、卷积神经网络D、循环神经网络答案：B65、以下关于Bagging（装袋法）的说法不正确的是A、能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfittingB、Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是BootstrapC、主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合D、进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据答案：A66、决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。A、近似B、相同C、不同D、差距答案：A67、下列哪项不是目前深度学习的必备技术？A、卷积可视化解释B、反向传播算法C、非线性激活函数D、深度神经网络答案：A68、下面的问题，哪一个属于分类问题的是（）A、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额B、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数C、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅D、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职答案：D69、以下()不属于广义上的数据可视化技术。A、类别可视化B、科学可视化C、信息可视化D、可视分析学答案：A70、EM算法是（）A、有监督B、无监督C、半监督D、都不是答案：B71、FOIL是(___)的学习算法A、命题规则B、剪枝优化C、一阶规则D、序贯覆盖答案：C72、()通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等A、集成学习B、归纳学习C、分类学习D、整理学习答案：A73、定义bash环境的用户文件是：A、bash&.bashrcB、bashrc&.bash_confC、bashrc&bash_profileD、bashrc&.bash_profile答案：D74、如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：（）。A、欠拟合B、模型很棒C、过拟合答案：C75、语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（）A、无悖性B、可扩充性C、继承性D、完整性答案：C76、下列哪部分不是专家系统的组成部分（）。A、用户B、综合数据库C、推理机D、知识库答案：A77、哪个范数指向量中各个元素平方和的1/2次方A、p范数B、0范数C、1范数D、2范数答案：D78、函数f(x)＝x^3－3x^2－9x＋k在区间[－4,4]上的最大值为10，则其最小值为()A、-10B、-71C、-15答案：B79、根据机器智能水平由低到高，正确的排序是（）。A、计算智能、感知智能、认知智能B、感知智能、认知智能、计算智能C、计算智能、认知智能、感知智能D、认知智能、计算智能、感知智能答案：A80、Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合A、权重B、分布C、概率D、数量答案：A81、对比学习的核心训练信号是图片的“（）”。A、可预见性B、可移植性C、可区分性D、可推理性答案：C82、搜索可以分为盲从搜索与A、启发式搜索B、模糊搜索C、精确搜索D、关键词搜索答案：A83、EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。A、无偏估计B、极大似然估计C、区间估计D、有偏估计答案：B84、对零次数据进行初步加工，不包括()A、清洗B、变换C、集成D、脱敏答案：D85、下列贝叶斯描述错误的是A、贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法B、贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记C、贝叶斯中期望损失定义为风险D、贝叶斯判定准则为最大化总体风险答案：D86、信息熵是度量样本集合(___)最常用的一种指标。A、精确度B、准确率C、召回率D、纯度答案：D87、岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。A、正确B、错误答案：A88、(A->B)∧A=>B是A、附加律B、拒收律C、假言推理D、US答案：C89、下列关于回归分析中的残差表述正确的是()A、残差的平均值总为零B、残差的平均值总小于零C、残差的平均值总大于零D、残差没有此类规律答案：A90、概念分层图是（）图A、无向无环B、有向无环C、有向有环D、无向有环答