2024年人工智能核心算法试题库含参考答案解析

2024年人工智能核心算法试题库含参考答案解析一、单选题（共10题，每题1分，共10分）1.强化学习的目标是找到（）的策略A、全局最优解B、局部最优解C、最小损失函数D、最大化收益正确答案：D答案解析：强化学习的目标是通过智能体与环境的交互，找到一个策略，使得智能体在长期运行中能够获得最大的累积奖励，也就是最大化收益。最小损失函数一般不是强化学习直接的目标；局部最优解不是强化学习最终追求的，而是希望找到全局最优解；全局最优解是强化学习努力的方向，但表述不如最大化收益准确直接地体现强化学习的目标核心。2.下列属于特征降维的方法有A、主成分分析PCAB、数据采样C、正则化D、最小二乘法正确答案：A答案解析：主成分分析PCA是一种常用的特征降维方法，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征。数据采样主要是对数据进行抽样获取部分数据，不是特征降维方法；正则化主要用于防止模型过拟合等，不属于特征降维；最小二乘法是一种参数估计方法，也不是特征降维方法。主成分分析PCA通过线性变换减少数据维度，在保留主要特征的同时降低数据复杂性，所以属于特征降维方法。3.scikit-learn用于训练模型的函数接口为（）A、Fit()B、train()C、Train()D、fit()正确答案：D4.下列属于无监督学习的是（）A、KNNB、LogistiRegressionC、k-meansD、SVM正确答案：C答案解析：无监督学习是指在没有标签数据的情况下进行学习，主要用于数据探索、降维、聚类等任务。k-means是一种典型的无监督学习算法，用于将数据划分为不同的簇。而KNN（K近邻算法）、LogisticRegression（逻辑回归）、SVM（支持向量机）通常属于有监督学习算法，它们需要有标签的数据来进行模型训练和预测。5.假设你需要调整超参数来最小化代价函数（costfunction），会使用下列哪项技术？A、穷举搜索B、随机搜索C、Bayesian优化D、都可以正确答案：D答案解析：线穷举搜索是对所有可能的超参数组合进行评估，能找到全局最优解，但计算量极大。随机搜索从超参数空间中随机采样进行评估，效率较高且有可能接近最优解。Bayesian优化利用概率模型来指导超参数搜索，能更高效地找到较好的超参数。这三种技术都可用于调整超参数以最小化代价函数，具体使用哪种要根据实际情况，如问题规模、计算资源等，所以选项D都可以是正确的。6.欠拟合通常是由于(___)而造成的。A、权值学习迭代次数足够多B、学习能力低下C、训练集过多模型复杂D、数据有噪声正确答案：B答案解析：欠拟合通常是由于模型学习能力低下，无法很好地捕捉数据中的规律，不能对训练数据和新数据都产生很好的拟合效果。选项A权值学习迭代次数足够多一般会导致过拟合而不是欠拟合；选项C训练集过多模型复杂会导致过拟合；选项D数据有噪声通常会导致模型泛化能力下降，但不是欠拟合的直接原因。7.将一副图像进行分割后，分割出的区域彼此之间(____)重叠。A、可以B、不可以C、根据任务需要确定是否可以D、根据分割方法确定是否可以正确答案：B答案解析：分割后的区域彼此之间是不可以重叠的，因为分割的目的就是将图像划分为不同的、相互独立的区域，如果区域彼此重叠就失去了分割的意义，不能明确区分各个不同的部分。8.在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能A、向前序相邻神经元反馈加权累加信息B、对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加C、将加权累加信息向后续相邻神经元传递D、对加权累加信息进行非线性变化（通过激活函数）正确答案：A答案解析：神经元主要是接收前序相邻神经元传递的信息，进行加权累加、非线性变化后传递给后续相邻神经元，一般不会向前序相邻神经元反馈加权累加信息。9.主成分分析法是通过变量变换的方法把相关的变量变为若干（）的变量。A、相联系B、相等C、相互矛盾D、不相关正确答案：D答案解析：主成分分析法的核心目的是将多个相关变量进行线性变换，转化为一组互不相关的变量，即主成分。这些主成分能够保留原始变量的大部分信息，同时又避免了变量之间的相关性带来的分析复杂性。所以是变为若干不相关的变量。10.下列选项中，是合页损失函数的是（）。A、exp(yf(x))B、[1-yf(x)]_+C、log[1+exp(-yf(x))D、exp(-yf(x))正确答案：B答案解析：合页损失函数的表达式为\[L(y,f(x))=\max(0,1-yf(x))\]，其中\([1-yf(x)]_+\)表示取\(1-yf(x)\)和\(0\)中的最大值，所以选项B是合页损失函数。二、多选题（共20题，每题1分，共20分）1.常见的MRC任务可以分为四种类型：（）。A、完形填空B、多项选择C、片段抽取D、自由回答正确答案：ABCD答案解析：常见的MRC任务主要分为这四种类型。完形填空任务要求从给定的选项中选择合适的单词或短语填入文本的空缺处；多项选择是从多个选项中选出正确答案；片段抽取是从文本中抽取符合特定要求的片段；自由回答则是让答题者根据问题自由地组织语言进行回答。2.Relu激活函数的优点？A、解决了梯度消失、爆炸的问题B、输出不是以0为中心C、计算方便，计算速度快，求导方便D、加速网络训练正确答案：ACD答案解析：Relu激活函数的优点包括：解决了梯度消失、爆炸的问题；计算方便，计算速度快，求导方便；能加速网络训练。而输出不是以0为中心并不是它的优点，B选项错误。A、C、D选项正确。3.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：CD答案解析：池化层是卷积神经网络中的一种下采样操作，常见的池化方式有最大池化层和平均池化层。最大池化层会选取池化窗口内的最大值作为输出，平均池化层会计算池化窗口内的平均值作为输出。这两种池化方式都可以减小下层输入的尺寸，从而降低计算量和模型参数数量，同时在一定程度上也能起到防止过拟合的作用。而最小池化层和乘积池化层并非卷积神经网络中常见的池化方式。4.下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有：A、k近邻B、逻辑回归C、决策树D、线性回归正确答案：AC答案解析：k近邻算法既可以用于分类，比如在鸢尾花数据集分类任务中，也可以用于回归，比如预测房价等连续值的回归任务。决策树同样既可以用于分类，如在判断一个邮件是否为垃圾邮件的任务中，也可以用于回归，如预测股票价格走势等。逻辑回归主要用于分类任务，线性回归主要用于回归任务。5.哪些项属于集成学习A、KnnB、AdaboostC、随机森林D、XGBoost正确答案：BCD答案解析：集成学习是将多个弱学习器组合成一个强学习器的方法。Adaboost通过迭代训练多个弱分类器，每次迭代根据前一轮分类器的错误率调整样本权重，最后将这些弱分类器线性组合得到强分类器；随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型，通过对数据进行有放回的抽样构建多个决策树，并综合这些决策树的结果进行预测；XGBoost是一种梯度提升框架，也是集成学习的一种，它通过迭代训练一系列的弱预测器（如决策树）来构建一个强大的预测模型。而Knn是一种基于最近邻算法的分类方法，不属于集成学习。6.线性回归的基本假设包括哪个？A、随机误差项是一个期望值为0的随机变量B、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差C、随机误差项彼此相关D、解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立正确答案：ABD答案解析：1.**选项A**：随机误差项是一个期望值为0的随机变量。这是线性回归的基本假设之一。如果随机误差项的期望值不为0，那么模型的预测结果就会存在系统性的偏差。2.**选项B**：对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差。这一假设也很重要，它被称为同方差性。如果随机误差项的方差不相同，即存在异方差，那么基于普通最小二乘法估计得到的参数估计量就不再具有最佳线性无偏性等优良性质，会影响模型的有效性和统计推断的准确性。3.**选项C**：随机误差项彼此相关是错误的假设。在线性回归中，通常要求随机误差项彼此独立，这样才能保证普通最小二乘法等估计方法的有效性。如果随机误差项存在相关性，就会出现自相关问题，同样会影响模型的参数估计和推断。4.**选项D**：解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立。解释变量不能是随机变量，否则会导致模型设定和估计的复杂性增加。并且解释变量与随机误差项相互独立，这样才能准确地分析解释变量对被解释变量的影响，避免因两者的相关性而导致模型的偏差。7.深度学习中的激活函数需要具有哪些属性？A、具有饱和区B、几乎处处可微C、计算简单D、非线性正确答案：ACD8.传统目标检测提取特征的方式有（）A、SIFTB、HOGC、SVMD、Adaboost正确答案：AB答案解析：传统目标检测提取特征的方式中，SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）是常用的手工特征提取方法。而SVM（支持向量机）是一种分类算法，Adaboost是一种集成学习算法，它们不属于提取特征的方式。9.下列哪些属于频繁模式挖掘算法（）A、FP-growthB、DBSCANC、AprioriD、GDBT正确答案：AC答案解析：FP-growth算法和Apriori算法都属于频繁模式挖掘算法。DBSCAN是密度聚类算法，GDBT是梯度提升树算法，它们不属于频繁模式挖掘算法。10.自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）可以表达成包括6个层的神经网络，包括以下？A、归一化层B、去模糊化层C、总结层D、输出层正确答案：ABC11.常见的聚类算法有哪些?A、密度聚类B、层次聚类C、谱聚类D、Kmeans正确答案：ABCD答案解析：密度聚类是基于数据点的密度分布进行聚类的算法。层次聚类是通过计算不同层次的聚类结果形成树形结构。谱聚类是利用图论中的谱分析方法进行聚类。Kmeans是一种经典的基于划分的聚类算法，将数据划分为K个簇，通过迭代调整簇中心来优化聚类效果。这几种都是常见的聚类算法。12.卷积神经网络中典型的模式是？A、卷积层后为池化层，然后还是卷积层-池化层。B、多个连续的池化层，然后跟着一个卷积层C、网络中最后的几个层是全连接层D、网络中最开始的几个层是全连接层正确答案：AC答案解析：在卷积神经网络中，典型模式通常是卷积层和池化层交替出现，所以选项A正确；网络最后的几个层一般是全连接层，用于将卷积和池化提取的特征进行分类等操作，选项C正确。选项B中多个连续池化层然后跟着一个卷积层不符合典型模式；选项D中网络最开始通常是卷积层而不是全连接层。13.目标检测的应用场景有（）A、智慧交通B、智慧医疗C、生产质检D、厂区安防正确答案：ABCD答案解析：智慧交通中可用于车辆检测、交通标志识别等；智慧医疗里能辅助检测X光片中的病灶等；生产质检可检测产品外观缺陷等；厂区安防可进行人员和物体的监测防范，这些都是目标检测的常见应用场景。14.k近邻算法包含哪几个要素？A、距离度量B、k值选择C、分类决策规则D、函数间隔定义正确答案：ABC答案解析：1.**距离度量**：用于衡量样本之间的相似程度，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。不同的距离度量方法适用于不同的数据集和问题场景。2.**k值选择**：k值的选择对k近邻算法的性能有较大影响。较小的k值可能会导致模型对噪声敏感，而较大的k值可能会使模型变得过于平滑，丢失一些细节信息。3.**分类决策规则**：根据k个最近邻样本的类别来决定当前样本的类别。常见的分类决策规则有多数表决法，即选择k个最近邻中出现次数最多的类别作为当前样本的类别。函数间隔定义并不是k近邻算法的要素。函数间隔主要用于支持向量机等其他机器学习算法中。15.下面机器学习算法属于监督学习的是（）A、线性回归B、K-均值C、朴素贝叶斯D、SVM正确答案：ACD答案解析：监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为有教师学习。线性回归、朴素贝叶斯、SVM都属于监督学习算法。K-均值属于无监督学习算法，它是对无类别标记的样本进行聚类。16.深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?A、模型训练B、特征选择C、分析定位任务D、特征提取正确答案：BD答案解析：在深度学习中，模型训练是人为设定好各种参数和算法后，让模型在大量数据上进行学习的过程，不是模型自动完成的，A选项错误；特征选择通常是需要人工根据任务需求和数据特点等进行设计或选择合适的方法来完成，不是模型自动完成，B选项错误；分析定位任务是由人来根据具体需求确定的，不是模型自动完成，C选项错误；而特征提取是模型在训练过程中通过自身的网络结构，如卷积层等自动从输入数据中提取特征，是模型自动完成的，D选项正确。所以自动完成的步骤是特征提取，答案选BD。17.需要循环迭代的算法有（）。A、svmB、逻辑回归C、线性回归D、k-means正确答案：BCD18.英语重视哪两个问题的区分?()A、谓语与非谓语B、单复数C、可数名词与不可数名词D、冠词与数词正确答案：BC答案解析：英语中很重视可数名词与不可数名词的区分，因为这会影响到名词的单复数形式以及与之搭配的谓语动词形式等；同时也非常重视单复数的区分，名词的单复数变化规则复杂，并且在句子中不同的单复数形式会导致句子结构和谓语动词形式等的不同。而谓语与非谓语的区分主要涉及动词的不同形式在句子中的功能，冠词与数词虽然也是重要语法点，但相比之下，题干所问重视区分的两个问题主要是可数名词与不可数名词以及单复数。19.以下哪些是属于深度学习算法的激活函数?A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Sin正确答案：ABC答案解析：1.**Sigmoid函数**：-表达式为\(f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\)。-它的值域在\((0,1)\)之间，常用于二分类问题的输出层，将输入值映射到\(0\)到\(1\)之间，表示概率值。例如在逻辑回归中作为激活函数，帮助模型输出概率。2.**ReLU函数**：-表达式为\(f(x)=\max(0,x)\)。-它具有计算简单、收敛速度快等优点，在很多深度学习模型中广泛应用，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体中。3.**Tanh函数**：-表达式为\(f(x)=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}\)。-其值域在\((-1,1)\)之间，也是一种常用的激活函数，在一些神经网络中起到非线性变换的作用，相比Sigmoid函数，Tanh函数在均值为0的情况下收敛速度更快。4.**Sin函数**：-它不是深度学习中常用的激活函数。深度学习中常用的激活函数需要满足非线性、可微等特性，而Sin函数虽然是连续函数，但在深度学习模型中一般不具有这些特定的优势，不能有效地帮助模型学习复杂的模式和特征。20.卷积神经网络结构包括（）、（）、（）。A、输出层B、输入层C、隐含层D、卷积层正确答案：ABC三、判断题（共20题，每题1分，共20分）1.监督学习的数据必须要带标签等人为标注信息A、正确B、错误正确答案：A2.基尼指数越小，数据集的纯度越高。__A、正确B、错误正确答案：A3.HSV颜色空间中H的取值范围为(0,1)A、正确B、错误正确答案：B4.在A算法中，满足单调条件的h必然满足A*算法的条件。A、正确B、错误正确答案：A5.DecisionTree是无监督学习模型。A、正确B、错误正确答案：B6.从被触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为可触发规则。A、正确B、错误正确答案：B7.t-SNE是非线性的，而PCA是线性的。A、正确B、错误正确答案：A8.正则化是解决过拟合的方法之一（）A、正确B、错误正确答案：A9.LSTM用加和的方式取代了乘积，使得很难出现梯度弥散。A、正确B、