雨课堂学堂在线学堂云《机器学习与智能金融（中央财经）》单元测试考核答案

第1题智能金融的概念来源于()A金融学B金融科技C计算机技术D互联网技术第2题国内首部具有自主知识产权的人工智能专著是()A《人工智能学报》B《模式识别与人工智能》C《人工智能概论》D《人工智能及其应用》第3题“智能模拟”被纳入国家研究计划的时间是()A1999年B1987年C1978年D1953年第4题第一个人工神经元数学模型是()A感知器B专家系统CMP神经元模型D自适应线性元件第5题在人工神经网络中,权值反映了()A单元间的正负相关性B单元间的连接强度C单元间的连接关系第6题在人工神经网络中,接受外部世界的信号与数据的是()A输入单元B输出单元C隐单元第7题形式推理的基础是()A三段论演绎法B《几何原本》C形式符号系统D归纳推理第8题监督学习方法的特征是____A所学习的数据带有标注B所学的数据没有标注C所学习的数据部分带有标注D所学习的数据可能构造标注或内在规则或能够延迟标注第9题实现了人类级别的人工智能是()A弱人工智能B强人工智能C超人工智能第10题模拟环境中的人在控制过程中的智能行为和作用的人工智能派系是____?A符号主义B结构主义C行为主义D统计学派第1题以下关于计量经济学和机器学习表述错误的是()A计量经济学重视统计推断B计量经济学只在乎相关关系C机器学习重视模型的预测准确率D机器学习重视模型的解释力第2题以下关于交叉检验法表述正确的是()AK折交叉检验法只有一个均方误差BK折交叉检验法在选择折数问题上,不需要考虑偏差-方差权衡C留一交叉检验法的方差要比K折交叉检验法的方差更小D从经验上讲,选择K=5或者K=10比较合适第3题以下关于交叉检验法表述错误的是()A交叉检验法对训练集和预测集的变化比较敏感BK折交叉检验法将总观测集随机分为k折CK折交叉检验法的模型评价指标可以为均方误差DK折交叉检验法的测试集需要重复k次第4题以下关于过拟合问题表述错误的是()A过拟合是指模型对训练集的拟合程度比对真实总体的拟合程度更好B过拟合会导致模型在预测集上表现较好C过拟合的原因之一是引入过多无关特征变量D过拟合的原因之一是引入过多特征变量的高次项第5题以下关于多重共线性说法错误的是()A完全多重共线性会导致OLS方法失效B不完全多重共线性会导致参数估计的方差变得很小C当VIF值超过10的时候表明模型存在比较严重的多重共线性D当模型存在多重共线性时,需要对特征变量进行筛选和剔除第6题如果数据矩阵X不满列秩,则存在()A数据缺失B数据极端值较大C多重共线性D数据重复第7题在比较不同模型的拟合优度时,无需用到()AR2BCICCAICDSC第8题以下关于OLS说法错误的是()A在经典线性回归假设下,小样本的OLS估计是有偏的B在经典线性回归假设下,小样本的OLS估计是有效的C在大数据定律和中心极限定理的保证下,大样本的OLS估计具有一致性D在大数据定律和中心极限定理的保证下,大样本的OLS估计具有渐进正态性第9题以下关于多元线性回归模型的描述,说法正确的是()A多元线性回归模型的因变量有多个B多元线性回归模型的自变量是单个C可以采用最小二乘法估计多元线性回归的参数D多元线性回归无法包括截距项第10题以下关于回归分析的分类,说法错误的是()A按照特征变量的个数可以分为一元回归模型和多元回归模型B按照特征变量和响应变量的关系可以分为线性回归模型和非线性回归模型C按照回归方程的个数可以分为单方程回归模型和双方程回归模型D按照数据类型的特点可以分为横截面模型、时间序列模型和面板模型第三章单元测试第1题如果一个项集是频繁的，它的所有非空子集不一定也是频繁的。第2题置信度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度第3题提升度lift(X→Y)小于1说明（）AX对Y的提升幅度较小BY负向依赖于XC是有效的强关联规则D二者相互独立无关联第4题以下哪一项属于具体相似度计算方法（）AJaccard相似度BAprioriC迭代法D关联法第5题满足最小支持度和（）的规则被称为关联规则。A最高频繁度B最大显著性C最小置信度D最大贡献度第6题在整个交易清单中，包含该项集的条目（占总条目的比例）超过某一阈值的项集是（）A超集B子集C事务集D频繁项集第四章单元测试第1题下列各项中,可以成为前两个主成分的是()A(0.5,0.5,0.5,0.5)和(0.6,0.6,0,0)B(0.5,0.5,0.5,0.5)和(0,0,-0.6,0.6)C(0.5,0.5,0.5,0.5)和(-0.5,-0.5,0.5,0.5)D(0.5,0.5,0.5,0.5)和(0.5,0.5,-0.5,0.5)第2题下列各项中,描述正确的是()ALDA明确地尝试对数据类别之间的差异进行建模,而PCA没有。B两者都试图模拟数据类之间的差异CPCA明确地试图对数据类别之间的差异进行建模,而LDA没有D两者都不试图模拟数据类之间的差异第3题特征值大致相等会导致()APCA表现良好BPCA表现不佳C都有可能第4题下列各项中,正确的是()ALDA和PCA都是线性变换技术BLDA是有监督的,而PCA是无监督的CPCA最大化数据的方差,而LDA最大化不同类之间的分离,D以上都是第5题下列各项中,LDA在什么情况下会失败()A如果有辨识性的信息是平均值,而不是数据方差B如果有辨识性的信息不是平均值,而是数据的方差C如果有辨识性的信息是数据的均值和方差D以上都不会失败第6题下列各项中,对LDA描述正确的是()ALDA旨在最大化之间类别的距离,并最小化类内之间的距离BLDA旨在最小化类别和类内之间的距离CLDA旨在最大化类内之间的距离,并最小化类别之间的距离DLDA旨在最大化类别和类内之间的距离第7题下列各项中,属于降维方法的是()APCABKPCACMDSD以上都是第8题下列各项中,最恰当的降维方法是____A删除数据差异较大的列B删除不同数据趋势的列C删除缺少值太多的列D删除存在异常值的列第9题假设在数据集中有4个变量ABCD,计算E=A-B和F=C*D,并用EF建立随机森林模型,属于降维吗?()A是B否第10题从100个输入特征中,根据重要性筛选10个最重要的特征属于降维吗?()A是B否第五章单元测试第1题聚类特征的性质是不满足线性关系。第2题K质心算法通过选择原有样本中的样本点作为代表对象来代表这个簇，大大的减小了由于异常数据的严重离群所引起的平均值偏离。第3题聚类分析的主要步骤包括（）A数据准备B特征选择C特征提取D聚类以及聚类结果评估正确答案：ABCD第4题以下哪项不是基于层次的聚类算法？（）A平衡迭代削减聚类法（BIRCH）BK质心算法C代表点聚类算法（ClusteringUsingRepresentative,CURE）D层次凝聚聚类算法（AGNES）第5题DBSCAN算法属于哪种聚类算法？（）A基于划分的聚类算法B基于层次的聚类算法C基于密度的聚类算法D以上皆不是第6题以下哪个不是基于划分的聚类算法的优点？（）A较为简单B收敛速度快C对处理大数据集可以保持可伸缩性和高效率D对初始值不敏感第六章单元测试第1题关于成本复杂性修枝,以下说法正确的是()A分类树在进行成本复杂性修枝时,只需要考虑最长的终结点损失最小B分类树在进行成本复杂性修枝时,最理想的情况是调节参数等于0C回归树在进行节点分类时,希望分裂后的残差平方和下降D回归树在进行成本复杂性修枝时,最理想的情况是调节参数等于1第2题关于成本复杂性修枝以下说法错误的是()A先让决策树尽情生长,对最大的树进行修枝B为了避免决策树过于复杂,需要惩罚其规模C成本复杂性阐述可以通过交叉验证法确定D修枝方法是在成本函数与复杂性之间尽可能使得成本函数最小第3题关于剪枝,以下说法错误的是()A为了构造完整的决策树,不能让树过度拟合训练数据B对那些置信度不够的节点子树用叶子节点来代替C该叶子的类标号用该节点子树中最频繁的类标记D剪枝可以分为预剪枝和后剪枝第4题关于决策树的停止条件,以下说法错误的是()A如果节点中所有观测值属于一类,则可以停止B如果树的深度达到设定的阈值,则可以停止C如果该节点所含观测值大于设定的父节点应含的观测值,则可以停止D如果没有属性能满足设定的分裂准则的阈值,则可以停止第5题以下关于CART树表述正确的是()ACART分类树引入信息熵作为选择分裂节点的特征B基尼系数表示事件的确定性CCART系数增益计算需要从子节点开始D基尼系数可以等于1第6题以下关于信息增益表述错误的是()A信息增益越小,越可以选择那个属性作为分类属性B信息增益=信息熵–条件熵C信息增益衡量了引入条件能更好地消除不确定性D根据信息增益进行决策的过程,称为ID3决策树学习算法第7题以下关于信息熵表述错误的是()A信息熵是用来评估因素指标的重要程度B信息熵指出了需要多少个二进制位可以消除概率事件的不确定性C信息熵可以等于0D信息熵越大,不确定性越小第8题以下关于决策树算法表述错误的是()A决策树在选择合理划分节点的时候需要依据分裂准则B分类树的分裂准则包括信息增益、基尼系数和最小方差C分类树需要判断划分停止点D回归树的输出是取响应变量的均值第9题以下关于决策树和回归类模型,说法错误的是()A树类分析能够把握全局B树类分析无法支持多变量同时检验C回归类分析缺乏探查局部结构的内在机制D树类分析的分层一旦形成,以后的挖掘只能在局部中进行第10题以下关于决策树,说法错误的是()A决策树属于监督学习B决策树能对数据轮廓进行描述C决策树能进行分类,但无法进行预测D决策树能了解哪些变量最重要第七章单元测试第1题解决隐马尔可夫解码问题的方法是()A最大熵模型B维特比算法C前向算法D后向算法第2题注意力机制的优势是()A按重要性处理输入信息B不需要监督信号C可以解决长距离依赖问题D以上都是第3题深度学习的三个步骤正确排序是()A定义网络-优化-损失函数B损失函数-定义网络-优化C定义网络-损失函数-优化D损失函数-优化-定义网络第4题下列各项中,不是循环神经网络优势的是()A循环神经网络擅长处理图像数据B循环神经网络可以处理任意长度的序列C循环神经网络更符合生物神经网络的结构D以上都不是第5题前馈网络的不足是()A每层节点之间没有连接B输入和输出维数固定C每次输入是固定的D以上都是第6题如果使用的学习率太大,会导致()A网络收敛过快B网络收敛过慢C网络无法收敛D以上都不是第7题下列各项中,在神经网络中引入了非线性的是()A随机梯度下降BSigmoid激活函数C增大权重和偏置的初始化值D以上都不是第8题与传统机器学习方法相比,深度学习的优势在于____A深度学习可以自动学习特征B深度学习完全不需要做数据预处理C深度学习完全不提取底层特征,如图像边缘、纹理等D深度学习不需要调参第9题下列各项中,对反向传播算法描述正确的是()A反向传播算法首先利用损失函数求得模型的最终误差B反向传播算法用到了链式法则C反向传播算法可以直接使用累计误差的梯度更新参数D以上都是第10题下列各项中,在神经网络中引入了非线性的是____A随机梯度下降BReLUC卷积函数D以上都不是第八章单元测试第1题如果动作是确定的,那么状态转移只能是确定的。()第2题机器学习中状态转移不可能是随机的。()第3题机器学习中动作可能是随机的。()第4题具有马尔科夫性质的状态转移满足给定当前状态s时,将来的状态与t时刻之前的状态没有关系。()第5题状态是对环境的描述,可以是连续的,也可以是离散的。()第6题强化学习训练过程中,不需要等到整个训练结束后得到一个反馈。()第7题训练对象的所有的学习都基于环境的反馈,没有任何的指导。()第8题强化学习中当前状态以及采取的行动,不会影响下一步接收到的状态数据与数据之间步存在关联性。()第9题强化学习训练的主体是()A智能体B环境C状态D反馈第10题智能体给出动作后环境对智能体的反馈是____。正确答案：:奖励第九章单元测试第1题下列各项中,网络爬虫做不到的是()A爬取网络公开的用户信息,并汇总出售B爬取某个人电脑中的数据和文件C分析教务系统网络接口,用程序在网上抢最热门的课D持续关注某个人的微博或朋友圈,自动为新发布的内容点赞第2题下列各项中,不是网络爬虫带来的负面问题的是()A法律风险B隐私泄露C性能骚扰D商业利益第3题如果从无向图的任一顶点出发进行一次深度优先搜索可访问所有顶点,则该图一定是()A连通图B完全图C有回路的图D树第4题给定无向图G,从V0出发进行深度优先遍历访问的边集合为:{(V0,V1),(V0,V4),(V1,V2),(V1,V3),(V4,V5),(V5,V6)}。不可能出现在G中的是()A(V0,V2)B(V0,V6)C(V1,V5)D(V4,V6)第5题对于一个具有N个顶点的无向图,要连通所有顶点至少需要多少条边()AN-1BNCN+1D2N第6题下列关于无向连通图特征的叙述中,正确的是()A所有顶点的度之和为偶数B边数大于顶点个数减1C至少有一个顶点的度为1D以上都是第7题在任一有向图中,所有顶点的入度之和与所有顶点的出度之和的关系是()A大于B小于C等于D都有可能第8题在一个有向图中,所有顶点的入度与出度之和等于所有边之和的多少倍____A0.5B1C2D4第9题如果G是一个有36条边的非连通无向图,那么该图顶点个数最少为()A10B9C8D7第10题若无向图G=(V,E)中含10个顶点,要保证图G在任何情况下都是连通的,则需要的边数最少是____?A45B37C25D9第十章单元测试第1题下列各项中,不属于联邦学习的是()A横向联邦B纵向联邦C联邦迁移D随机联邦第2题下列各项中,属于零知识证明的特征的是()A完整性B可靠性C零知识性D以上都是第3题下列各项中,对同态加密的描述错误的是()A同态加密最早在1978年被提出B目前已经发展出各种半同态加密和全同态加密算法C同态加密具有通信量大的特点D同态加密具有通信轮数少的特点第4题满足密文同态运算性质的加密算法的技术是()A同态加密B零知识证明C差分隐私D区块链技术第5题下列各项中,对隐私计算三大技术对比的描述错误的是()A多方安全计算在三大技术中性能最低B多方安全计算需要可信方,而可信执行环境不需要可信方C联邦学习的安全性相对一般D联邦学习处于快速增长的技术创新阶段第6题为底层技术实现隐私计算方案的是()A安全多方计算B可信执行环境C联邦学习D以上都是第7题下列各项中,属于隐私计算技术体系中基础层的是()A可信硬件B联合建模C同态加密D以上都是第8题隐私计算能够____A保障数据在流通和融合过程中“可见不可用”B保障数据在流通和融合过程中“可用不可见”C保障数据在流通过程中“可见不可用”D保障数据在流通过程中“可用不可见”第9题下列各项中,属于隐私计算技术的是()A多方安全计算B联邦学习C可信执行环境D以上都是第10题下列各项中,属于数据要素市场障碍的是____A数据权属的界定不明确B数据流通的安全风险高C如何确保流通过程中的安全合法仍较难把握D以上都是第十一章单元测试第1题（）是一个合理的变异参数。A20%B2%C0%D12%第2题变异操作可以帮助算法（）A不陷入局部最优B更快的收敛C扩大可行域D快速达到局部最优第3题交叉操作是指从种群中随机选择两个个体进行配对，（）A选出相同部分B选出优胜者C删除部分基因D互换部分基因第4题二进制编码是指将0和1串成链，形成（）A蛋白质B细胞膜C染色体D线粒体第5题遗传算法模拟的是生物的（）过程。A弱肉强食B繁殖进化C分支分叉D分裂聚合第6题麻雀算法模拟的是（）。A麻雀的觅食行为和反捕食行为B麻雀的飞行动作C麻将的博弈策略D电击鸟类的行为第7题粒子群算法模拟的是（）的现象。A粒子加速器撞击B蚂蚁寻找路径C波粒二象性D鸟群寻找食物第8题蚁群算法模拟的是蚂蚁寻找（）的过程。A回巢道路B最大食物C最短路D分布式食物第9题模拟退火