【答案】《人工智能引论》(浙江大学)章节期末慕课答案

【答案】《人工智能引论》(浙江大学)章节期末慕课答案有些题目顺序不一致，下载后按键盘ctrl+F进行搜索第二章逻辑与推理单元测试1.单选题：下列哪项是命题

选项：

A、您去上学吗？

B、杭州是浙江的省会。

C、这天真蓝！

D、请离开。

答案：【杭州是浙江的省会。】2.单选题：形式化系统的可判定性指的是

选项：

A、所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来

B、形式化系统是自洽的，非矛盾的

C、所有可推导出来的知识不会同时推导出其否定

D、对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假

答案：【对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假】3.单选题：判断下列句子是命题

选项：

A、x>2。

B、今天的天气真好啊！

C、浙江大学始创于1897年。

D、y＜10

答案：【浙江大学始创于1897年。】4.单选题：下面哪个描述的问题不属于因果分析的内容

选项：

A、如果商品价格涨价一倍，预测销售量(sales)的变化

B、如果广告投入增长一倍，预测销售量(sales)的变化

C、如果放弃吸烟，预测癌症(cancer)的概率

D、购买了一种商品的顾客是否会购买另外一种商品

答案：【购买了一种商品的顾客是否会购买另外一种商品】5.单选题：下面哪个逻辑等价关系是不成立的

选项：

A、?x?P(x)≡??xP(x)

B、??xP(x)≡?x?P(x)

C、?xP(x)≡??x?P(x)

D、?xP(x)≡??xP(x)

答案：【?xP(x)≡??xP(x)】6.单选题：给定客观事实“John是校长”，请将它符号化

选项：

A、John(headmaster)

B、headmaster(John)

C、headmaster,John

D、John,headmaster

答案：【John(headmaster)】7.单选题：形式化系统的完备性指的是

选项：

A、所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来

B、形式化系统是自洽的，非矛盾的

C、对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假

D、所有可推导出来的知识不会同时推导出其否定

答案：【所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来】8.单选题：p和q均是原子命题，“如果p那么q”是由p和q组合得到的复合命题。下面对“如果p那么q”这一复合命题描述不正确的是

选项：

A、“如果p那么q”定义的是一种蕴涵关系（即充分条件）

B、“如果p那么q”意味着命题q包含着命题p，即p是q的子集

C、无法用真值表来判断“如果p那么q”的真假

D、当p不成立时，“如果p那么q”恒为真

答案：【无法用真值表来判断“如果p那么q”的真假】9.单选题：图灵奖获得者JudeaPearl将推理按照由易到难程度分成三个层次

选项：

A、干预、关联、反事实

B、关联、干预、反事实

C、反事实、干预、关联

D、关系、干预、反事实

答案：【关联、干预、反事实】10.单选题：下列哪项关于反事实的表述正确

选项：

A、反事实描述的是虚拟的平行世界中的事件

B、反事实模型等价于深度学习模型

C、反事实模型等价于因果模型

D、反事实描述的是真实发生的不寻常事件

答案：【反事实描述的是虚拟的平行世界中的事件】11.单选题：下列哪项不属于反事实计算的步骤

选项：

A、回顾

B、动作

C、预测

D、溯因

答案：【回顾】12.单选题：Deepmind研制的AlphaGo算法没有使用哪个人工智能方法

选项：

A、强化学习

B、深度学习

C、蒙特卡洛树搜索

D、逻辑推理

答案：【逻辑推理】13.单选题：下列哪项关于因果图的叙述是正确的

选项：

A、因果图是有向无环图

B、因果模型是无向图

C、因果图是因果模型的一种

D、因果图是有环图

答案：【因果图是有向无环图】14.单选题：为保证形式化系统的有效性，下面哪个选项不是形式化系统需要具有的性质

选项：

A、完备性

B、可靠性

C、一致性

D、可判定性

答案：【可靠性】15.单选题：给定客观事实“Mike和John是兄弟”，请将它符号化

选项：

A、Brother(Mike,John)

B、John,Mike,Brother

C、Mike,John,Brother

D、Brother,Mike,John

答案：【Brother(Mike,John)】16.单选题：下列哪项是命题

选项：

A、。

B、浙江大学始创于1897年。

C、今天下雨！

D、B>10。

答案：【浙江大学始创于1897年。】17.单选题：下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值(informationgain)阐释不正确的是

选项：

A、信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量

B、在算法结束前，每次向推理规则中加入一个前提约束谓词，该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。

C、在计算信息增益值过程中，需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目

D、信息增益值大小与背景知识样例数目直接相关

答案：【信息增益值大小与背景知识样例数目直接相关】18.多选题：下列哪项关于汇连的描述是正确的

选项：

A、汇连包含三个节点两条边

B、汇连是因果图的一种基本结构

C、汇连是递进结构的一种特例

D、递进结构是汇连的一种特例

答案：【汇连包含三个节点两条边;汇连是因果图的一种基本结构】19.多选题：下列哪项是因果图的基本结构

选项：

A、点结构

B、链结构

C、分连结构

D、递进结构

答案：【链结构;分连结构】20.多选题：路径排序算法中生成路径的方式有

选项：

A、随机游走

B、广度优先搜索

C、深度优先搜索

D、神经网络预测

答案：【随机游走;广度优先搜索;深度优先搜索】21.多选题：下列哪个方法属于知识图谱推理方法

选项：

A、广度优先搜索

B、深度学习推断

C、路径排序算法

D、归纳逻辑程序设计

答案：【路径排序算法;归纳逻辑程序设计】22.多选题：下列哪项属于因果推理模型

选项：

A、结构因果模型

B、因果图

C、神经符号推理

D、符号推理模型

答案：【结构因果模型;因果图】23.多选题：下列哪项不是命题

选项：

A、13能被6整除。

B、我正在说谎。

C、你在吃饭吗

D、北京是中国的首都

答案：【我正在说谎。;你在吃饭吗】24.多选题：下列哪项关于结构因果模型的叙述是正确的

选项：

A、结构因果模型又叫关系推理模型

B、这一模型追溯到“潜在结果的概念”

C、结果因果模型又叫因果模型

D、结构因果模型是因果图的一种

答案：【这一模型追溯到“潜在结果的概念”;结果因果模型又叫因果模型】25.多选题：专家系统的组成部分有

选项：

A、知识库

B、推理机

C、SVM

D、神经网络

答案：【知识库;推理机】26.多选题：路径排序算法的工作流程主要有三步

选项：

A、特征抽取

B、特征计算

C、分类器训练

D、因果推断

答案：【特征抽取;特征计算;分类器训练】第三章搜索求解单元测试1.单选题：下列关于探索和利用的说法，正确的是

选项：

A、在?贪心算法中，?的值越小，表示算法越倾向于探索

B、在多臂赌博机问题中，过度探索会导致算法很少主动去选择比较好的摇臂

C、在多臂赌博机问题中，过度利用可能导致算法对部分臂膀额奖励期望估计更加准确

D、在多臂赌博机问题中，某时刻UCB1算法选择的臂膀置信上界为R，则此时任意摇动一个臂膀，得到的硬币数量不会超过R

答案：【在多臂赌博机问题中，过度探索会导致算法很少主动去选择比较好的摇臂】2.单选题：下列哪项贪婪最佳优先搜索算法的描述正确

选项：

A、贪婪最佳优先搜索是一种广度优先搜索算法

B、贪婪最佳优先搜索是一种A*搜索算法

C、贪婪最佳优先搜索不属于启发式搜索算法

D、贪婪最佳优先搜索属于有信息搜索算法

答案：【贪婪最佳优先搜索属于有信息搜索算法】3.单选题：下列哪项关于图搜索和树搜索的描述不正确

选项：

A、图搜索比树搜索扩展的节点更少

B、图搜索比树搜索时间和空间复杂度均更优

C、图搜索可以依据搜索树进行构建

D、图搜索只能用神经网络实现

答案：【图搜索只能用神经网络实现】4.单选题：以下关于用搜索算法求解最短路径问题的说法中，不正确的是

选项：

A、给定两个状态，可能不存在两个状态之间的路径；也可能存在两个状态之间的路径，但不存在最短路径（如考虑存在负值的回路情况）。

B、假设状态数量有限，当所有单步代价都相同且大于0时，深度优先的图搜索是最优的。

C、假设状态数量有限，当所有单步代价都相同且大于0时，广度优先的图搜索是最优的。

D、图搜索算法通常比树搜索算法的时间效率更高。

答案：【假设状态数量有限，当所有单步代价都相同且大于0时，深度优先的图搜索是最优的。】5.单选题：下列哪项不是蒙特卡洛树搜索算法的步骤

选项：

A、推断

B、扩展

C、反向传播

D、模拟

答案：【推断】6.单选题：以下关于启发函数和评价函数的说法中正确的是

选项：

A、启发函数不会过高估计从当前节点到目标结点之间的实际代价。

B、取值恒为0的启发函数必然是可容的。

C、评价函数通常是对当前节点到目标节点距离的估计。

D、如果启发函数满足可容性，那么在树搜索A*算法中节点的评价函数值按照扩展顺序单调非减；启发函数满足一致性时图搜索A*算法也满足该性质。

答案：【如果启发函数满足可容性，那么在树搜索A*算法中节点的评价函数值按照扩展顺序单调非减；启发函数满足一致性时图搜索A*算法也满足该性质。】7.单选题：下列关于探索与利用的说法中，不正确的是

选项：

A、在多臂赌博机问题中，过度探索会导致算法很少主动去选择比较好的摇臂。

B、在多臂赌博机问题中，过度利用可能导致算法对部分臂膀额奖励期望估计不准确。

C、在?贪心算法中，?的值越大，表示算法越倾向于探索。

D、在多臂赌博机问题中，某时刻UCB1算法选择的臂膀置信上界为R，则此时任意摇动一个臂膀，得到的硬币数量不会超过R。

答案：【在多臂赌博机问题中，某时刻UCB1算法选择的臂膀置信上界为R，则此时任意摇动一个臂膀，得到的硬币数量不会超过R。】8.单选题：下列哪项不是搜索算法的评价指标

选项：

A、空间复杂度

B、时间复杂度

C、BLEU-4

D、完备性

答案：【BLEU-4】9.单选题：下列哪项关于广度优先搜索的描述正确

选项：

A、每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最上层（最浅）的节点

B、每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最下层（最深）的节点

C、广度优先搜索算法是深度优先搜索算法的特例

D、深度优先搜索是广度优先搜索的特例

答案：【每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最上层（最浅）的节点】10.单选题：下列关于蒙特卡洛树搜索算法的说法中，不正确的是

选项：

A、选择过程体现了探索与利用的平衡。

B、算法进入扩展步骤时，当前节点的所有子节点必然都未被扩展。

C、模拟步骤采取的策略与选择步骤不一定要相同。

D、反向传播只需要更新当前路径上已被扩展的节点。

答案：【算法进入扩展步骤时，当前节点的所有子节点必然都未被扩展。】11.单选题：假如可以对围棋的规则做出如下修改，其中哪个修改方案不影响使用本章介绍的Minimax算法求解该问题？

选项：

A、由双方轮流落子，改为黑方连落两子后白方落一子。

B、双方互相不知道对方落子的位置。

C、由两人对弈改为三人对弈。

D、终局时黑方所占的每目（即每个交叉点）计1分，且事先给定了白方在棋盘上每个位置取得一目所获取的分数，假设这些分数各不相同。双方都以取得最高得分为目标。

答案：【由双方轮流落子，改为黑方连落两子后白方落一子。】12.单选题：下列关于蒙特卡洛树搜索算法的描述正确的是

选项：

A、蒙特卡洛树算法一定要找到最优解作为预测结果

B、以最小最大算法为基础的蒙特卡洛树搜索算法也被称为上限置信区间树搜索算法

C、蒙特卡洛树算法通过准确推断来估计每个可能步骤的优劣

D、蒙特卡洛树算法无法采用神经网络实现

答案：【以最小最大算法为基础的蒙特卡洛树搜索算法也被称为上限置信区间树搜索算法】13.单选题：下列关于启发函数的描述正确的是

选项：

A、启发信息通常被形式化为一个关于结点的函数h(n)，其用于估计结点n距离达成目标还需付出所少的代价，这个函数往往被称为启发函数

B、对于边缘集合中的任意结点n，函数f(n)决定了搜索算法扩展结点n的优先度，这个函数被称为启发函数

C、启发函数用来估计连接结点的边之间的距离

D、启发函数可以替代评价函数

答案：【启发信息通常被形式化为一个关于结点的函数h(n)，其用于估计结点n距离达成目标还需付出所少的代价，这个函数往往被称为启发函数】14.单选题：下列哪项启发式搜索算法的描述正确

选项：

A、启发式算法是一种需要用到辅助信息进行搜索的算法

B、深度优先搜索是一种启发式算法

C、启发式算法属于无信息搜索

D、广度优先搜索是一种启发式算法

答案：【启发式算法是一种需要用到辅助信息进行搜索的算法】15.多选题：下列哪项关于最小最大搜索算法的描述不正确

选项：

A、Alpha-Beta剪枝算法是一种常用在最小最大搜索算法中的剪枝算法

B、最小最大搜索算法交替探索两名玩家之间的决策博弈

C、最小最大搜索算法只能采用深度学习的方式实现

D、最小最大搜索算法是一种强化学习算法

答案：【最小最大搜索算法只能采用深度学习的方式实现;最小最大搜索算法是一种强化学习算法】16.多选题：下列哪项不是求解对抗搜索问题的基本算法

选项：

A、最小最大搜索算法

B、Alpha-Beta剪枝算法

C、广度优先排序算法

D、反向传播算法

答案：【广度优先排序算法;反向传播算法】17.多选题：下列哪项不是启发式搜索算法

选项：

A、贪婪最佳优先搜索算法

B、A*算法

C、广度优先搜索算法

D、深度优先搜索算法

答案：【广度优先搜索算法;深度优先搜索算法】第五章机器学习：无监督学习单元测试1.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、方差描述了样本数据的波动程度

B、协方差衡量了多个变量的分布

C、协方差和方差的计算方式完全一致

D、方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数

答案：【方差描述了样本数据的波动程度】2.单选题：下面对相关性(correlation)和独立性(independence)描述不正确的是

选项：

A、如果两维变量线性不相关，则皮尔逊相关系数等于0

B、如果两维变量彼此独立，则皮尔逊相关系数等于0

C、“不相关”是一个比“独立”要强的概念，即不相关一定相互独立

D、独立指两个变量彼此之间不相互影响

答案：【“不相关”是一个比“独立”要强的概念，即不相关一定相互独立】3.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、方差描述了样本数据的波动程度

B、协方差衡量了多个变量的分布

C、协方差和方差的计算方式完全一致

D、方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数

答案：【方差描述了样本数据的波动程度】4.单选题：哪项说法错误

选项：

A、聚类任务将大量数据根据他们的数据特征相似性奋车挂少量簇的任务

B、K-means算法要求特征变量连续，数据没有异常值

C、K-means算法的目标是将n个d维的数据划分成K个聚簇，使得簇内方差最小化

D、K-means找到的全局最优

答案：【K-means找到的全局最优】5.单选题：可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果，下面对这一视角描述不正确的是

选项：

A、最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最小

B、每个样本数据分别归属于与其距离最近的聚类质心所在聚类集合

C、每个簇类的方差累加起来最小

D、每个簇类的质心累加起来最小

答案：【每个簇类的质心累加起来最小】6.单选题：在潜在语义分析中，给定M个单词和N个文档所构成的单词-文档矩阵(term-document)矩阵，对其进行分解，将单词或文档映射到一个R维的隐性空间。下面描述不正确的是

选项：

A、单词和文档映射到隐性空间后具有相同的维度

B、通过矩阵分解可重建原始单词-文档矩阵，所得到的重建矩阵结果比原始单词-文档矩阵更好捕获了单词-单词、单词-文档、文档-文档之间的隐性关系

C、这一映射过程中需要利用文档的类别信息

D、隐性空间维度的大小由分解过程中所得对角矩阵中对角线上不为零的系数个数所决定

答案：【这一映射过程中需要利用文档的类别信息】7.单选题：下面对特征人脸算法描述不正确的是

选项：

A、特征人脸方法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法

B、特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像

C、每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大

D、特征人脸之间的相关度要尽可能大

答案：【特征人脸之间的相关度要尽可能大】8.单选题：可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果，下面对这一视角描述正确的是

选项：

A、每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合

B、最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大

C、每个簇类的方差累加起来最小

D、每个簇类的质心累加起来最小

答案：【每个簇类的方差累加起来最小】9.单选题：下列哪项是K-means的关键步骤

选项：

A、初始化聚类质心

B、利用神经网络做推断

C、采用有监督的方式训练神经网络

D、对神经网络做反向传播

答案：【初始化聚类质心】10.单选题：下列哪项关于机器学习算法的描述正确

选项：

A、半监督学习仅依赖部分标注进行训练

B、无监督学习要求标注可以完全获取

C、强化学习是无监督学习的一种特例

D、通常来说，无监督学习算法的效果优于有监督学习

答案：【半监督学习仅依赖部分标注进行训练】11.单选题：下面对主成分分析的描述不正确的是

选项：

A、主成分分析是一种特征降维方法

B、主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大

C、在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”

D、在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度

答案：【在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度】第六章深度学习单元测试1.单选题：下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述正确的是

选项：

A、是一种端到端学习的方法

B、是一种无监督学习的方法

C、实现了线性映射

D、隐藏层数目大小对学习性能影响不大

答案：【是一种端到端学习的方法】2.单选题：下列哪项属于常见的池化方式。

选项：

A、最大池化

B、反向传播

C、方差池化

D、协方差池化

答案：【最大池化】3.单选题：下列关于神经网络训练的正确顺序是

选项：

A、反向传播-前向传播-更新权重-清除梯度

B、前向传播-更新权重-反向传播-清除梯度

C、前向传播-反向传播-更新权重-清除梯度

D、反向传播-更新权重-前向传播-清除梯度

答案：【前向传播-反向传播-更新权重-清除梯度】4.单选题：下面描述正确的是

选项：

A、卷积算子主要用于提取特征

B、Softmax主要用于提取特征

C、池化算子主要用于提取特征

D、归一化操作主要用于提取特征

答案：【卷积算子主要用于提取特征】5.单选题：下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是

选项：

A、是一种端到端学习的方法

B、是一种监督学习的方法

C、实现了非线性映射

D、隐藏层数目大小对学习性能影响不大

答案：【隐藏层数目大小对学习性能影响不大】6.单选题：关于sigmoid激活函数，下列描述正确的是

选项：

A、它是凸函数，凸函数无法解决非凸问题；

B、它可以有负值；

C、它无法配合交叉熵损失函数使用；

D、当输入值过大或者过小时，梯度趋近于0，容易造成梯度消失问题。

答案：【当输入值过大或者过小时，梯度趋近于0，容易造成梯度消失问题。】7.单选题：下列哪项关于循环神经网络的描述正确。

选项：

A、循环神经网络是处理序列数据网络结构

B、循环神经网络一般采用“沿时间前向传播算法”训练

C、处理输入序列时，循环神经网络必然会出现梯度爆炸和梯度消失的问题

D、循环神经网络不属于神经网络的一种

答案：【循环神经网络是处理序列数据网络结构】8.单选题：下列哪项不属于梯度下降算法。

选项：

A、批量梯度下降算法

B、随机梯度下降算法

C、小批量梯度下降算法

D、反向传播算法

答案：【反向传播算法】9.单选题：下列哪项不属于常见的激活函数。

选项：

A、sigmoid

B、tanh

C、神经元

D、ReLU

答案：【神经元】10.单选题：下面对误差反向传播(errorbackpropagation,BP)描述正确的是

选项：

A、BP算法是一种将输入层误差正向传播给隐藏层进行参数更新的方法

B、BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数

C、BP算法针对遗传算法设计，用于动态更新遗传算法参数

D、在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

答案：【BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数】11.单选题：下列哪项属于常见的损失函数。

选项：

A、交叉熵损失函数

B、神经元

C、激活函数

D、Softmax

答案：【交叉熵损失函数】12.单选题：下列哪项不属于神经网络的组成部分。

选项：

A、神经元

B、激活函数

C、输出单元

D、遗传进化

答案：【遗传进化】13.单选题：关于sigmoid激活函数，下列描述不正确的是

选项：

A、它是凸函数，凸函数无法解决非凸问题；

B、它不可以有负值；

C、它可以配合交叉熵损失函数使用；

D、当输入值过大或者过小时，梯度趋近于0，容易造成梯度消失问题。

答案：【它是凸函数，凸函数无法解决非凸问题；】14.单选题：下列哪项不属于常见的激活函数。

选项：

A、sigmoid

B、tanh

C、神经元

D、ReLU

答案：【神经元】15.单选题：下面对误差反向传播(errorbackpropagation,BP)描述不正确的是

选项：

A、BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法

B、BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数

C、对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小

D、在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

答案：【在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数】16.单选题：下列哪项属于神经网络正则化的方式。

选项：

A、Dropout

B、Softmax

C、ReLU

D、反向传播

答案：【Dropout】17.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、对神经网络的参数优化，一定可以找到全局最优

B、在神经网络的每轮参数优化中，梯度下降算法在反向传播算法之前使用

C、反向传播的方向时从输入端到输出端

D、神经网络是遗传算法的一种

答案：【在神经网络的每轮参数优化中，梯度下降算法在反向传播算法之前使用】18.单选题：下列哪项是神经网络参数优化与学习的常用方法。

选项：

A、梯度下降

B、深度优先搜索

C、遗传进化

D、广度优先搜索

答案：【梯度下降】19.多选题：以下关于梯度下降和随机梯度下降的说明，哪些描述是不正确的

选项：

A、在梯度下降和随机梯度下降中，为了最小化损失函数，通常使用循环迭代的方式不断更新模型参数；

B、在每次迭代中，随机梯度下降需要计算训练集所有样本的误差和，用于更新模型参数；

C、在每次迭代中，梯度下降使用所有数据或者部分训练数据，用于更新模型参数.

D、梯度下降是一种用于遗传算法的参数优化方法

答案：【在每次迭代中，随机梯度下降需要计算训练集所有样本的误差和，用于更新模型参数；;梯度下降是一种用于遗传算法的参数优化方法】20.多选题：以下关于梯度下降和随机梯度下降的说明，哪些描述是正确的

选项：

A、在梯度下降和随机梯度下降中，为了最小化损失函数，通常使用循环迭代的方式不断更新模型参数；

B、在每次迭代中，随机梯度下降需要计算训练集所有样本的误差和，用于更新模型参数；

C、在每次迭代中，梯度下降使用所有数据或者部分训练数据，用于更新模型参数.

D、梯度下降是遗传算法的一种参数优化算法

答案：【在梯度下降和随机梯度下降中，为了最小化损失函数，通常使用循环迭代的方式不断更新模型参数；;在每次迭代中，梯度下降使用所有数据或者部分训练数据，用于更新模型参数.】第四章机器学习：监督学习单元测试1.单选题：下列哪一项属于AdaBoosting的核心问题

选项：

A、在每个弱分类器学习过程中，如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重，即关注目前尚未被正确分类的样本

B、如何选择弱分类器，从而使分类器之间有效配合

C、如何采用更强的单一分类器，从而实现精度的提升

D、如何设计神经网络结构，提升模型性能

答案：【在每个弱分类器学习过程中，如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重，即关注目前尚未被正确分类的样本】2.单选题：在Adaboosting的迭代中，从第t轮到第t+1轮，某个被错误分类样本的惩罚被增加了，可能因为该样本

选项：

A、被第t轮训练的弱分类器错误分类

B、被第t轮后的集成分类器（强分类器）错误分类

C、被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类

D、A,B和C都正确

答案：【被第t轮训练的弱分类器错误分类】3.单选题：以下哪种方法不属于监督学习方法

选项：

A、聚类

B、决策树

C、线性回归

D、朴素贝叶斯

答案：【聚类】4.单选题：在一个监督学习任务中，每个数据样本有4个属性和一个类别标签，每种属性分别有3、2、2和2种可能的取值，类别标签有3种不同的取值。请问可能有多少种不同的样本？（注意，并不是在某个数据集中最多有多少种不同的样本，而是考虑所有可能的样本）

选项：

A、3

B、6

C、12

D、24

E、48

F、72

答案：【72】5.单选题：在决策树建立过程中，使用一个属性对某个节点对应的数据集合进行划分后，结果具有高信息熵（highentropy），对于结果的描述，最贴切的是

选项：

A、纯度高

B、有用

C、无用

D、其他描述都不贴切

答案：【其他描述都不贴切】6.单选题：下列哪项关于机器学习算法的描述正确

选项：

A、半监督学习仅依赖部分标注进行训练

B、无监督学习要求标注可以完全获取

C、强化学习是无监督学习的一种特例

D、通常来说，无监督学习算法的效果优于有监督学习

答案：【半监督学习仅依赖部分标注进行训练】7.单选题：下列哪项关于监督学习算法的描述正确

选项：

A、深度优先搜索算法是一种监督学习算法

B、广度优先搜索算法是一种监督学习算法

C、主要的监督学习方法包括生成方法和判别方法

D、强化学习的训练效果一定优于监督学习

答案：【主要的监督学习方法包括生成方法和判别方法】8.单选题：下列哪项不属于机器学习算法

选项：

A、监督学习

B、无监督学习

C、强化学习

D、深度优先搜索算法

答案：【深度优先搜索算法】考试考试1.单选题：利用深度学习的图像分类主要属于以下哪种人工智能方法

选项：

A、用规则教

B、用数据学

C、用问题引导

D、其他选项都不对

答案：【用数据学】2.单选题：下列属于混合策略的博弈行为是

选项：

A、围棋残局中落子的选择

B、猜拳游戏中选择出石头、剪刀和布

C、囚徒困境博弈中选择是否认罪

D、以上都不是

答案：【猜拳游戏中选择出石头、剪刀和布】3.单选题：量子机器学习的研究不包括

选项：

A、实现比经典算法性能更佳的量子机器学习算法

B、将难以解决的量子物理问题用经典人工智能算法来解决

C、研发通用型量子计算机

D、如何对量子可学习的概念类进行数学刻画

答案：【研发通用型量子计算机】4.单选题：GPU属于下列哪种类型的人工智能计算芯片

选项：

A、通用性芯片

B、半定制化芯片

C、定制化芯片

D、类脑芯片

答案：【通用性芯片】5.单选题：下列哪项不是蒙特卡洛树搜索算法的步骤

选项：

A、推断

B、扩展

C、反向传播

D、模拟

答案：【推断】6.单选题：下列哪项关于图搜索和树搜索的描述不正确

选项：

A、图搜索比树搜索扩展的节点更少

B、图搜索比树搜索时间和空间复杂度均更优

C、图搜索可以依据搜索树进行构建

D、图搜索只能用神经网络实现

答案：【图搜索只能用神经网络实现】7.单选题：给定客观事实“John是校长”，请将它符号化

选项：

A、John(headmaster)

B、headmaster(John)

C、headmaster,John

D、John,headmaster

答案：【John(headmaster)】8.单选题：以下哪种搜索方法属于启发式搜索

选项：

A、深度学习搜索

B、A*搜索

C、最短路径搜索

D、蒙特卡洛搜索

答案：【A*搜索】9.单选题：形式化系统的可判定性指的是

选项：

A、所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来

B、形式化系统是自洽的，非矛盾的

C、所有可推导出来的知识不会同时推导出其否定

D、对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假

答案：【对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假】10.单选题：下列哪项属于神经网络正则化的方式。

选项：

A、Dropout

B、Softmax

C、ReLU

D、反向传播

答案：【Dropout】11.单选题：下面对误差反向传播(errorbackpropagation,BP)描述正确的是

选项：

A、BP算法是一种将输入层误差正向传播给隐藏层进行参数更新的方法

B、BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数

C、BP算法针对遗传算法设计，用于动态更新遗传算法参数

D、在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

答案：【BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数】12.单选题：下列哪项不属于神经网络的组成部分。

选项：

A、神经元

B、激活函数

C、输出单元

D、遗传进化

答案：【遗传进化】13.单选题：在潜在语义分析中，给定M个单词和N个文档所构成的单词-文档矩阵(term-document)矩阵，对其进行分解，将单词或文档映射到一个R维的隐性空间。下面描述正确的是

选项：

A、隐性空间维度的大小由分解过程中所得对角矩阵中对角线上零的个数所决定

B、通过矩阵分解可重建原始单词-文档矩阵，所得到的重建矩阵结果比原始单词-文档矩阵更好捕获了单词-单词、单词-文档、文档-文档之间的隐性关系

C、这一映射过程中需要利用文档的类别信息

D、单词和文档映射到隐性空间后具有不同的维度

答案：【通过矩阵分解可重建原始单词-文档矩阵，所得到的重建矩阵结果比原始单词-文档矩阵更好捕获了单词-单词、单词-文档、文档-文档之间的隐性关系】14.单选题：下面对特征人脸算法描述正确的是

选项：

A、特征人脸方法是一种应用神经网络来实现人脸图像降维的方法

B、特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像

C、每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数均不一致

D、特征人脸之间的相关度要尽可能大

答案：【特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像】15.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、方差描述了样本数据的波动程度

B、协方差衡量了多个变量的分布

C、协方差和方差的计算方式完全一致

D、方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数

答案：【方差描述了样本数据的波动程度】16.单选题：下列哪一项属于AdaBoosting的核心问题

选项：

A、在每个弱分类器学习过程中，如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重，即关注目前尚未被正确分类的样本

B、如何选择弱分类器，从而使分类器之间有效配合

C、如何采用更强的单一分类器，从而实现精度的提升

D、如何设计神经网络结构，提升模型性能

答案：【在每个弱分类器学习过程中，如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重，即关注目前尚未被正确分类的样本】17.单选题：下列哪项属于常见的池化方式。

选项：

A、最大池化

B、反向传播

C、方差池化

D、协方差池化

答案：【最大池化】18.单选题：下列哪项不属于梯度下降算法。

选项：

A、批量梯度下降算法

B、随机梯度下降算法

C、小批量梯度下降算法

D、反向传播算法

答案：【反向传播算法】19.单选题：哪项说法错误

选项：

A、聚类任务将大量数据根据他们的数据特征相似性奋车挂少量簇的任务

B、K-means算法要求特征变量连续，数据没有异常值

C、K-means算法的目标是将n个d维的数据划分成K个聚簇，使得簇内方差最小化

D、K-means找到的全局最优

答案：【K-means找到的全局最优】20.单选题：下列哪项不属于反事实计算的步骤

选项：

A、回顾

B、动作

C、预测

D、溯因

答案：【回顾】21.单选题：强化学习的学习依据是什么

选项：

A、基于评价

B、基于监督信息

C、基于对数据结构的假设

D、基于人工反馈

答案：【基于评价】22.单选题：形式化系统的完备性指的是

选项：

A、所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来

B、形式化系统是自洽的，非矛盾的

C、对于形式化系统推导得到的任何知识，存在算法可在有限步内判定其为真或为假

D、所有可推导出来的知识不会同时推导出其否定

答案：【所有能够从某形式化系统推导出来的知识，都可以从这个形式化系统中推到出来】23.单选题：按照博弈过程中参与者对信息的了解程度可以划分为

选项：

A、静态博弈和动态博弈

B、合作博弈和非合作博弈

C、完全信息博弈和不完全信息博弈

D、零和博弈和非零和博弈

答案：【完全信息博弈和不完全信息博弈】24.单选题：有关word2vec说法错误的是

选项：

A、每个词语被表示为一个向量

B、算法实际上是一个浅层神经网络

C、算法能够关注不同词语之间的语义关联

D、向量化的过程不需要考虑词语的上下文信息

答案：【向量化的过程不需要考虑词语的上下文信息】25.单选题：由脸书（Facebook）公司开发的深度学习编程框架是

选项：

A、TensorFlow

B、PaddlePaddle

C、PyTorch

D、Mindspore

答案：【PyTorch】26.单选题：下列不属于非冯诺依曼计算架构的是

选项：

A、计算性存储架构

B、存算一体架构

C、计算核心架构

D、存内计算架构

答案：【计算核心架构】27.单选题：下列哪项关于循环神经网络的描述正确。

选项：

A、循环神经网络是处理序列数据网络结构

B、循环神经网络一般采用“沿时间前向传播算法”训练

C、处理输入序列时，循环神经网络必然会出现梯度爆炸和梯度消失的问题

D、循环神经网络不属于神经网络的一种

答案：【循环神经网络是处理序列数据网络结构】28.单选题：由华为公司开发的深度学习编程框架是

选项：

A、TensorFlow

B、PaddlePaddle

C、PyTorch

D、Mindspore

答案：【Mindspore】29.单选题：下列不属于量子机器学习算法的是

选项：

A、量子主成分分析

B、薛定谔方程求解

C、量子支持向量机

D、深度量子学习

答案：【薛定谔方程求解】30.单选题：下列哪项关于基于价值的强化学习的描述正确。

选项：

A、价值函数负责计算每个状态可得到的反馈期望

B、价值函数负责给出每个状态所采取的行动

C、动态规划不能用于策略评估

D、通过策略计算价值函数的过程叫做策略优化

答案：【价值函数负责计算每个状态可得到的反馈期望】31.单选题：关于sigmoid激活函数，下列描述不正确的是

选项：

A、它是凸函数，凸函数无法解决非凸问题；

B、它不可以有负值；

C、它可以配合交叉熵损失函数使用；

D、当输入值过大或者过小时，梯度趋近于0，容易造成梯度消失问题。

答案：【它是凸函数，凸函数无法解决非凸问题；】32.单选题：可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果，下面对这一视角描述正确的是

选项：

A、每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合

B、最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大

C、每个簇类的方差累加起来最小

D、每个簇类的质心累加起来最小

答案：【每个簇类的方差累加起来最小】33.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、方差描述了样本数据的波动程度

B、协方差衡量了多个变量的分布

C、协方差和方差的计算方式完全一致

D、方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数

答案：【方差描述了样本数据的波动程度】34.单选题：下列哪项是K-means的关键步骤

选项：

A、初始化聚类质心

B、利用神经网络做推断

C、采用有监督的方式训练神经网络

D、对神经网络做反向传播

答案：【初始化聚类质心】35.单选题：在决策树建立过程中，使用一个属性对某个节点对应的数据集合进行划分后，结果具有高信息熵（highentropy），对于结果的描述，最贴切的是

选项：

A、纯度高

B、有用

C、无用

D、其他描述都不贴切

答案：【其他描述都不贴切】36.单选题：下列哪项关于机器学习算法的描述正确

选项：

A、半监督学习仅依赖部分标注进行训练

B、无监督学习要求标注可以完全获取

C、强化学习是无监督学习的一种特例

D、通常来说，无监督学习算法的效果优于有监督学习

答案：【半监督学习仅依赖部分标注进行训练】37.单选题：下列关于启发函数的描述正确的是

选项：

A、启发信息通常被形式化为一个关于结点的函数h(n)，其用于估计结点n距离达成目标还需付出所少的代价，这个函数往往被称为启发函数

B、对于边缘集合中的任意结点n，函数f(n)决定了搜索算法扩展结点n的优先度，这个函数被称为启发函数

C、启发函数用来估计连接结点的边之间的距离

D、启发函数可以替代评价函数

答案：【启发信息通常被形式化为一个关于结点的函数h(n)，其用于估计结点n距离达成目标还需付出所少的代价，这个函数往往被称为启发函数】38.单选题：下列哪项是命题

选项：

A、。

B、浙江大学始创于1897年。

C、今天下雨！

D、B>10。

答案：【浙江大学始创于1897年。】39.单选题：批归一化的作用是

选项：

A、提高数据质量

B、增广训练数据

C、加快模型收敛速度

D、提升模型推理速度

答案：【加快模型收敛速度】40.单选题：下列属于完全信息博弈的是

选项：

A、囚徒困境博弈

B、德州扑克游戏

C、围棋游戏

D、其他选项都不对

答案：【围棋游戏】41.单选题：在PaddlePaddle中实现数据批量读取和预处理的类是

选项：

A、Dataset

B、DataLoader

C、Data

D、Set

答案：【Dataset】42.单选题：在PyTorch中“nn.Linear()”函数代表的是

选项：

A、卷积层

B、全连接层

C、池化层

D、输出层

答案：【全连接层】43.单选题：下列哪项关于广度优先搜索的描述正确

选项：

A、每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最上层（最浅）的节点

B、每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最下层（最深）的节点

C、广度优先搜索算法是深度优先搜索算法的特例

D、深度优先搜索是广度优先搜索的特例

答案：【每次扩展时，该算法从边缘集合中取出最上层（最浅）的节点】44.单选题：下列哪项不是搜索算法的评价指标

选项：

A、空间复杂度

B、时间复杂度

C、BLEU-4

D、完备性

答案：【BLEU-4】45.单选题：下列哪项关于反事实的表述正确

选项：

A、反事实描述的是虚拟的平行世界中的事件

B、反事实模型等价于深度学习模型

C、反事实模型等价于因果模型

D、反事实描述的是真实发生的不寻常事件

答案：【反事实描述的是虚拟的平行世界中的事件】46.单选题：下列哪项关于链的描述是正确的

选项：

A、链包含三个节点两条边

B、链结构是分连结构的一种特例

C、链包含两个节点一条边

答案：【链包含三个节点两条边】47.单选题：下列哪项关于因果图的叙述是正确的

选项：

A、因果图是有向无环图

B、因果模型是无向图

C、因果图是因果模型的一种

D、因果图是有环图

答案：【因果图是有向无环图】48.单选题：无监督学习的数据来源

选项：

A、一次性给定的含标注信息

B、一次性给定的无标注信息

C、序列交互中不断的反馈

D、环境应答

答案：【一次性给定的无标注信息】49.单选题：下列哪项不属于策略评估方法。

选项：

A、基于动态规划的策略评估方法

B、基于蒙特卡洛的策略评估方法

C、时序差分法

D、反向传播算法

答案：【反向传播算法】50.单选题：下列哪项关于强化学习的描述正确

选项：

A、环境是强化学习算法的主体

B、强化学习是一种通过与环境不断交互进行学习的方式

C、在强化学习中，环境属于智能体的一部分

D、奖励是智能体对环境产生影响的方式

答案：【强化学习是一种通过与环境不断交互进行学习的方式】51.单选题：下列说法正确的是

选项：

A、对神经网络的参数优化，一定可以找到全局最优

B、在神经网络的每轮参数优化中，梯度下降算法在反向传播算法之前使用

C、反向传播的方向时从输入端到输出端

D、神经网络是遗传算法的一种

答案：【在神经网络的每轮参数优化中，梯度下降算法在反向传播算法之前使用】52.单选题：下列哪项属于常见的损失函数。

选项：

A、交叉熵损失函数

B、神经元

C、激活函数

D、Softmax

答案：【交叉熵损失函数】53.单选题：下列哪项不属于常见的激活函数。

选项：

A、sigmoid

B、tanh

C、神经元

D、ReLU

答案：【神经元】54.单选题：下面对相关性(correlation)和独立性(independence)描述正确的是

选项：

A、如果两维变量线性相关，则皮尔逊相关系数等于0

B、如果两维变量彼此独立，则皮尔逊相关系数等于0

C、独立指两个变量彼此之间相互影响

D、“不相关”是一个比“独立”要强的概念，即不相关一定相互独立

答案：【如果两维变量彼此独立，则皮尔逊相关系数等于0】55.单选题：下列关于探索和利用的说法，正确的是

选项：

A、在?贪心算法中，?的值越小，表示算法越倾向于探索

B、在多臂赌博机问题中，过度探索会导致算法很少主动去选择比较好的摇臂

C、在多臂赌博机问题中，过度利用可能导致算法对部分臂膀额奖励期望估计更加准确

D、在多臂赌博机问题中，某时刻UCB1算法选择的臂膀置信上界为R，则此时任意摇动一个臂膀，得到的硬币数量不会超过R

答案：【在多臂赌博机问题中，过度探索会导致算法很少主动去选择比较好的摇臂】56.单选题：下列关于蒙特卡洛树搜索算法的描述正确的是

选项：

A、蒙特卡洛树算法一定要找到最优解作为预测结果

B、以最小最大算法为基础的蒙特卡洛树搜索算法也被称为上限置信区间树搜索算法

C、蒙特卡洛树算法通过准确推断来估计每个可能步骤的优劣

D、蒙特卡洛树算法无法采用神经网络实现

答案：【以最小最大算法为基础的蒙特卡洛树搜索算法也被称为上限置信区间树搜索算法】57.单选题：给定客观事实“Mike和John是兄弟”，请将它符号化

选项：

A、Brother(Mike,John)

B、John,Mike,Brother

C、Mike,John,Brother

D、Brother,Mike,John

答案：【Brother(Mike,John)】58.单选题：针对特定任务的机器学习模型应当关注的目标不包括

选项：

A、计算能耗

B、算法公平

C、模型类型

D、数据隐私

答案：【模型类型】59.单选题：下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述正确的是

选项：

A、是一种端到端学习的方法

B、是一种无监督学习的方法

C、实现了线性映射

D、隐藏层数目大小对学习性能影响不大

答案：【是一种端到端学习的方法】60.单选题：下列哪项不属于常见的激活函数。

选项：

A、sigmoid

B、tanh

C、神经元

D、ReLU

答案：【神经元】61.单选题：下列哪项不属于机器学习算法

选项：

A、监督学习

B、无监督学习

C、强化学习

D、深度优先搜索算法

答案：【深度优先搜索算法】62.单选题：下列哪项贪婪最佳优先搜索算法的描述正确

选项：

A、贪婪最佳优先搜索是一种广度优先搜索算法

B、贪婪最佳优先搜索是一种A*搜索算法

C、贪婪最佳优先搜索不属于启发式搜索算法

D、贪婪最佳优先搜索属于有信息搜索算法

答案：【贪婪最佳优先搜索属于有信息搜索算法】63.单选题：下列哪项启发式搜索算法的描述正确

选项：

A、启发式算法是一种需要用到辅助信息进行搜索的算法

B、深度优先搜索是一种启发式算法

C、启发式算法属于无信息搜索

D、广度优先搜索是一种启发式算法

答案：【启发式算法是一种需要用到辅助信息进行搜索的算法】64.单选题：下列关于机器学习系统说法正确的是

选项：

A、机器学习系统指多任务通用的机器学习模型

B、机器学习系统往往针对特定任务，包括模型算法与计算硬件的协作

C、机器学习系统就是性能较高的机器学习模型

D、机器学习系统与人工智能能力的实现无关

答案：【机器学习系统往往针对特定任务，包括模型算法与计算硬件的协作】65.单选题：按照博弈过程中是否允许参与者之间合作可以划分为

选项：

A、静态博弈和动态博弈

B、合作博弈和非合作博弈

C、完全信息博弈和不完全信息博弈

D、零和博弈和非零和博弈

答案：【合作博弈和非合作博弈】66.单选题：下列任务属于无监督学习的是

选项：

A、主成分分析

B、图像分类

C、气温预测

D、围棋AI

答案：【主成分分析】67.单选题：下列算法中不能够减缓神经网络过拟合的方法是

选项：

A、在合适的位置引入Dropout层

B、增加神经网络的训练数据

C、使用L1或L2正则化

D、加快模型训练

答案：【加快模型训练】68.单选题：由百度公司开发的深度学习编程框架是

选项：

A、TensorFlow

B、PaddlePaddle

C、PyTorch

D、Mindspore

答案：【Pad