人工智能核心算法模拟练习题+参考答案

人工智能核心算法模拟练习题+参考答案一、单选题（共44题，每题1分，共44分）1.在不考虑标记样本时，支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面A、最小B、最长C、最短D、最大正确答案：D2.关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？A、Adam的收敛速度比RMSprop慢B、相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的C、对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适D、相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的正确答案：D3.假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出「-0.0001」。X可能是以下哪一个激活函数？A、ReLUB、tanhC、SIGMOIDD、以上都不是正确答案：B4.关于boosting下列说法错误的是（）A、测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。B、boosting方法的主要思想是迭代式学习。C、基分类器层层叠加，每一层在训练时，对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值。D、训练基分类器时采用并行的方式。正确答案：D5.下列哪些项目是在图像识别任务中使用的数据扩增技术(dataaugmentationtechnique)？1水平翻转(Horizontalflipping)2随机裁剪(Randomcropping)3随机放缩(Randomscaling)4颜色抖动(Colorjittering)5随机平移(Randomtranslation)6随机剪切(Randomshearing)A、1，3，5，6B、1，2，4C、2，3，4，5，6D、所有项目正确答案：D6.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）A、BoostingB、BaggingC、StackingD、Mapping正确答案：B7.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是（）。A、1/2B、4/7C、2/3D、1/4正确答案：A8.LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种（）。A、循环神经网络B、朴素贝叶斯C、卷积神经网络D、深度残差网络正确答案：A9.ROIAlign在哪个模型被采用（）A、fastRCNNB、fasterRCNNC、maskRCNND、YOLOv3正确答案：C10.在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。A、权值分布B、方差C、偏差D、采样样本正确答案：A11.下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是（）A、随机森林只能用于解决分类问题B、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率C、随机森林由随机数量的决策树组成D、随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择不是随机的正确答案：B12.下列哪项不属于集成学习A、随机森林B、AdaboostC、kNND、XGBoost正确答案：C13.rcnn网络用（）结构生成候选框？A、RPNB、NMSC、SelectiveSearchD、RCNN正确答案：C14.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：C15.为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）A、KNNB、RNNC、BNND、VGG正确答案：C16.以下关于算法的说法中，不正确的是A、机器学习算法分为有监督、半监督和无监督三种B、K-Means是属于无监督学习算法C、卷积神经网络是重要的迁移学习算法D、决策树算法属于监督学习类别正确答案：C17.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？1树的数量2树的深度3学习速率A、只有2B、只有1C、都正确D、只有3正确答案：A18.关于循环神经网络以下说法错误的是?A、循环神经网络可以简写为RNNB、循环神经网络可以根据时间轴展开C、LSTM无法解决梯度消失的问题D、LSTM也是一种循环神经网络正确答案：C19.（）是一种基于树结构进行决策的算法。A、K近邻算法B、决策树C、数据挖掘D、轨迹跟踪正确答案：B20.独热编码的英文是：A、twohotB、onehotC、onecoldD、twocold正确答案：B21.在RNN中，目前使用最广泛的模型便是（）模型，该模型能够更好地建模长序列。A、LSMTB、LSTMC、SLMTD、SLTM正确答案：B22.下列关于特征选择的说法错误的是(___)A、可以提高特征关联性B、可以降低学习任务的难度C、可以减轻维数灾难问题D、特征选择和降维具有相似的动机正确答案：A23.机器学习的算法中，以下哪个不是无监督学习?A、聚类B、GMMC、XgboostD、关联规则正确答案：C24.闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时，p为（）。A、1B、2C、3D、4正确答案：A25.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、数量正确答案：A26.关于贝叶斯网描述错误的是(___)A、借助有向无环图刻画属性之间的关系；B、也称为信念网；C、借助无向无环图刻画属性之间的关系；D、用条件概率表来描述属性的联合概率分布；正确答案：C27.下列关于随机变量的分布函数，分布律，密度函数的理解描述不正确的是？A、分布律只能描述离散型随机变量的取值规律B、分布函数描述随机变量的取值规律C、密度函数只能描述连续型随机变量的取值规律。D、离散型随机变量没有分布函数正确答案：D28.关于聚类说法错误的是（）A、在无监督学习任务中，研究最多、应用最广的是聚类B、聚类可作为一个单独过程，用于找寻数据内在的分布结构，但不能作为其他学习任务的前驱过程C、聚类分析的目标是组内的对象之间是相似的，不同组中的对象是不同的D、组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好正确答案：B29.在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。A、小;大B、小;小C、大;小D、大;大正确答案：C30.下列有关决策树说法错误的是A、是一个分类模型B、是一个回归模型C、是一个监督学习算法D、主要用来处理时间序列数据样本正确答案：D31.神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？A、上述都正确B、每个神经元可以有一个输入和一个输出C、每个神经元可以有多个输入和多个输出D、每个神经元可以有多个输入和一个输出正确答案：A32.DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构，分别是（）A、表示层、匹配层B、输入层、匹配层C、输入层、表示层D、输入层、表示层和匹配层。正确答案：D33.下列哪个神经网络结构会发生权重共享？（）A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、选项A和B正确答案：D34.在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。A、每个主分量的标准差B、每个主分量的方差贡献率C、每个主分量的方差D、每个主分量的贡献率正确答案：B35.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P(C)是相等的B、以0为均值，sqr(2)/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、P(X|C)是高斯分布正确答案：C36.ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表（）A、C3有3个残差块B、C4有4个残差块C、C5有4个残差块D、C2有3个残差块正确答案：D37.关于线性回归的描述,以下正确的有（）A、基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布B、基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布C、多重共线性会使得参数估计值方差减小D、基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项正确答案：B38.图像数字化分为两个步骤：一为取样，二为（）。A、清洗B、数字化C、量化D、去噪声正确答案：C39.关于常用评分函数描述错误的为(___)A、编码位数仅为自身所需的编码位数；B、学习目标为以最短编码长度描述训练数据模型；C、学习问题看做为数据压缩任务；D、基于信息论准则；正确答案：A40.产生式系统的推理不包括A、双向推理B、简单推理C、正向推理D、逆向推理正确答案：B41.OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是（）。A、光学字符识别B、文字识别C、字符识别D、书面识别正确答案：A42.下述（）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。A、产生式表示法B、形象描写表示法C、语义网络表示法D、框架表示法正确答案：B43.代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print（arr3[1,1]）的输出结果是（）？A、4B、5C、3D、2正确答案：B44.下列哪些没有使用Anchorbox？（）A、FasterRCNNB、YOLOv1C、YOLOv2D、YOLOv3正确答案：B二、多选题（共24题，每题1分，共24分）1.图像平滑目的是()。A、减小突变梯度；B、突出图像的窄小区域C、改善图像质量；D、使图像亮度平缓渐变；正确答案：ACD2.关于对数几率回归，以下说法正确的是（）A、对数几率回归是可得到近似概率预测B、对数几率回归是一种分类学习方法C、对数几率回归任意阶可导的凸函数D、对数几率回归无需事先假设数据分布正确答案：ABCD3.目标检测的应用场景有（）A、厂区安防B、智慧医疗C、生产质检D、智慧交通正确答案：ABCD4.以下算法中可以用于图像处理中去噪的是()。A、中值滤波B、均值滤波C、最小值滤波D、最大值滤波正确答案：ABCD5.以下哪些是属于深度学习算法的激活函数?A、SinB、TanhC、ReLUD、Sigmoid正确答案：BCD6.下列哪些网用到了残差连接（）A、FastTextB、BERTC、GoogLeNetD、ResNet正确答案：BD7.在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的?A、累加制B、求平均数C、投票制D、累乘制正确答案：BC8.关于线性回归说法正确的是（）A、输入特征是非随机的且互不相关的B、随机误差具有零均值，同方差的特点C、随机误差彼此间不相关D、输入特征于随机误差不相关正确答案：ABCD9.关于k折交叉验证，下列说法正确的是？A、选择更大的k值，会让偏差更小，因为k值越大，训练集越接近整个训练样本B、选择合适的k值，能减小验方差C、k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度D、k折交叉验证能够有效提高模型的学习能力正确答案：ABCD10.以下属于梯度下降的是A、BGDB、SGDC、Mini-BatchD、dropout正确答案：ABC11.在Skip-gram的实际实现中，vocab_size通常很大，导致W非常大。为了缓解这个问题，通常采取（）的方式来近似模拟（）任务。A、负采样B、正采样C、单分类D、多分类正确答案：AD12.决策树分为两大类（）。A、森林B、交叉树C、回归树D、分类树正确答案：CD13.以下哪些操作常被用于目标检测的骨干网络：A、分组卷积B、转置卷积C、池化D、深度可分离卷积正确答案：ACD14.卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有A、最小地化层B、乘积池化层C、最大池化层D、平均池化层正确答案：CD15.以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理（）A、随机森林B、逻辑回归C、SVMD、GBDT正确答案：AD16.降维的重要特征提取技术（）A、PCAB、KPCAC、ICAD、AA正确答案：ABC17.关于归一化描述正确的是（）。A、归一化可以预防过拟合B、归一化没有实质作用C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间D、归一化是一种激活函数正确答案：AC18.强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。A、蒙特卡罗强化学习B、逆强化学习C、时序差分学习D、模仿学习正确答案：AC19.神经网络可以按（）A、网络的活动方式分类B、网络的协议类型分类C、网络结构分类D、学习方式分类正确答案：ACD20.关于线性回归说法正确的是（）A、日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决B、商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法C、线性回归是简单的方法"D、常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归正确答案：ABCD21.下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？A、词形还原（Lemmatization）B、欧氏距离（EuclideanDistance）C、余弦相似度（CosineSimilarity）D、N-grams正确答案：BC22.SVM中常用的核函数包括哪些?A、高斯核函数B、线性核函数C、多项式核函数D、Sigmiod核函数正确答案：ABCD23.EM算法每次迭代包括哪些步骤？A、求极大值B、求期望C、求标准差D、求方差正确答案：AB24.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.A、随机欠采样B、正则化C、使用Relu激活函数D、梯度剪切正确答案：BCD三、判断题（共36题，每题1分，共36分）1.感受野是输出特征图上的像素点所能感受到的输入数据的范围A、正确B、错误正确答案：A2.KNN不需要进行训练A、正确B、错误正确答案：A3.Mapreduce适用于可以串行处理的应用程序A、正确B、错误正确答案：B4.用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力，2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核，参数更少；A、正确B、错误正确答案：B5.目标检测位置的准确度可以用IOU值评估，IOU的计算方法是求检测结果和真实标注的并集和交集的比值。A、正确B、错误正确答案：B6.可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有Apriori算法、FP-Tree算法、K均值法、SOM神经网络A、正确B、错误正确答案：B7.正则化是解决过拟合的方法之一（）A、正确B、错误正确答案：A8.卷积神经网络的常用模块包括：卷积、池化、激活函数、批归一化、丢弃法A、正确B、错误正确答案：A9.聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差A、正确B、错误正确答案：B10.（）模拟退火算法结合了爬山法和随机行走方法的优点。A、正确B、错误正确答案：A11.embedding就是独热。A、正确B、错误正确答案：B12.基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。()A、正确B、错误正确答案：A13.逻辑回归是一种用于有监督学习的回归任务的简单算法A、正确B、错误正确答案：B14.一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络A、正确B、错误正确答案：A15.训练集分割为小一点的子集训练，这些子集被取名为mini-batch。A、正确B、错误正确答案：A16.广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）A、正确B、错误正确答案：A17.树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(RandomForest)A、正确B、错误正确答案：A18.由于卷积核比较小，可以堆叠更多的卷积层，加深网络的深度，这对于图像分类任务来说是不利的。A、正确B、错误正确答案：B19.广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）。A、正确B、错误正确答案：A20.数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，