人工智能基础题库（含答案）

人工智能基础-题库

1、【单选题】以下关于人工智能的说法中，错误的是()

A、人工智能是研究世界运行规律的科学

B、人工智能涵盖多个学科领域

C、人工智能包括自动推理、专家系统、机器学习等技术

D、现阶段的人工智能核心是机器学习

答案：A

2、【单选题】人工智能未来发展的三个层次包括()

A、弱人工智能

B、强人工智能

C、超人工智能

D、以上都对

答案：D

3、【单选题】下面能实现人工智能算法的开发环境有()

A、C语言

B、Java语s

C、Python语言

D、以上都可以

答案：D

4、【单选题】20世纪70年代开始，人工智能进入首次低谷期的原因不包括()

A、计算机内存优先

B、摄像设备没有出现

C、计算机处理速度不够快

D、理论基础薄弱

答案：B

5、【单选题】被认为是AI诞生的标志的是()

A、计算机的诞生

B、图灵机的出现

C、达特茅斯会议

D、神经网络的提出

答案：C

6、【单选题】以下不属于Python标准数据类型的是()

A^DataFrame

B、字符串

C、数值

D、列表

答案：A

7、【单选题】使用小括号定义的数据类型是()

列

表

合

集

As七

典

字

组

CS仄

元

窖

案D

：

8、【单选题】以下关于字典中的键值的说法，正确的是()

A、键值不可修改

B、键值不能重复

C、健值必须是字符串

D、以上都不对

答案：D

9、【单选题】以下描述中，属于集合特点的是0

A、集合中的数据是无序的

B、结合中的数据是瓦以重复的

C、集合中的数据是严格有序的

D、集合中必须嵌套一个子集合

答案：A

10、【单选题】机器学习是研究如何使用计算机()的一门学科

A、模拟生物行为

B、模拟人类解决问题

C、模拟人类学习活动

D、模拟人类生产活动

答案：C

11、【单选题】机器学习研究的目标有三个，不包括()

A、人类学习过程的认知模型

B、通用学习算法

C、构造面向任务的专用学习系统

D、制作长相接近人类的机器系统

答案：D

12、【单选题】按学习方式划分，机器学习通常分为()三类

A、监督学习、非监督学习、聚类

B、监督学习、非监督学习、神经网络

C-,监督学习、非监督学习、强化学习

D、监督学习、非监督学习、有教师学习

答案：C

13、【单选题】下面关于非监督学习算法的说法，正确的是()

A、数据要是成对的

B、算法准确率非常高

C、没有经验数据可供学习

D、需要一定的经验数据

答案：C

14、【单选题】强化学习()

A、也称为有教师学习

B、需要经验数据

C、数据要是成对的

D、不需要预备知识

答案：D

15、【单选题】机器学习模型包括四个组成部分,不包括()

A、模型结构

B、知识库

C、学习单元

D、执行单元

答案：A

16、【单选题】关于机器学习模型中的数据，以下说法正确的是()

A、数据越多越好

B、数据只要质量好，越少越好

C、数据的数量和质量都很重要

D、模型选择最重要,数据影响不大

答案：C

C、4/7

D、2/3

答案：D

23、【单选题】两个n维向量之间的欧式距离

为()

A、CZ

------

B、

H-*-*

C、

n—

D、

答案：A

24、【单选题】关于K-means说法不正确的是()

A、算法可能终止于局部最优解

B、簇的数目k必须事先给定

C、对噪声和离群点数据敏感

D、适合发现非凸形状的簇

答案：D

25、【单选题】k中心点算法每次迭代的计算复杂度是多少0

A、0(1)

B、0(k)

C、0(nk)

D、0(k)

答案：D

26、【单选题】下列哪项说法正确()

A、异或问题中能找到一条直线正确划分所有点

B、随着自变量数目的增多，所有二值函数中线性可分函数的比例逐渐增大

C、如果一个神经网络结构里面有多个神经元,就一定能解决异或问题

D、通常一个神经元包括线性和非线性两种运算

答案：D

27、【单选题】下列选项中，关于泛化误差的说法不正确是()

A、泛化误差指的是模型在新样本上的误差

B、误差指的是模型的实际输出与样本的真实标签之间的差异

C、机器学习的目的是希望得到泛化误差较大的模型

D、泛化误差和经验误差是两个不同的概念

答案：c

28、【单选题】关于数据集划分的方法，下列描述正确的是()

A、使用留出法分割出的数据可能存在交集

B、交叉验证法能够让分割出的数据集避免出现不同分布的情况

C、交叉验证中的StratifiedFold不能保证分割后的数据集的同分布性质

D、自助法一般应用在数据集比较大的场景

答案：B

29、【单选题】下列关于线性回归的说法错误的是()

A、它是使用回归分析的统计学习模型来研究变量之间可能存在的关系

B、它只能用于研究变量之间属于线性关系的场景

C、寻找最优模型时不以通过正规方程或者梯度下降的方法进行参数优化

D、单纯的线性回归模型比较容易出现过拟合的现象

答案：B

30、【单选题】下列哪种方法可以用来缓解过拟合的产生()

A、增加更多的特征

13、正则化

C、增加模型的复杂度

D、以上都是

答案：B

31、【单选题】逻辑回归模型解决0

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、推理问题

答案：B

32、【单选题】逻辑回归不能实现()

A、二分类

B、多分类

C、分类预测

D、非线性回归

答案：D

33、【单选题】K-近邻算法的基本要素不包括()

A、距离度量

B、k值的选择

C、样本大小

D、分类决策规则

答案：C

34、【单选题】以下关于K-近邻算法的说法中正确的是()

A-,K-近邻算法不可用来解决回归问题

B、随着K值的增大，决策边界会越来越光滑

C、K-近邻算法适合解决高维稀疏数据上的问题

D、相对于3近邻模型而言，1近邻模型的bias更大,variance更小

答案：B

35、【单选题】关于K-means算法的表述不正确的是()

A、算法开始时,K-Means算法需要指定质心

B、KMeans算法的效果不受初始质心选择的影响

C、K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离

D、K-Means属于无监督学习

答案：B

36、【单选题】下列关于多层感知机的描述正确的是0

A、由于激活函数的非线性特点,导致反向传播过程中梯度消失的问题

B、激活函数不必可导

C、没有前馈计算也可以进行反向传播计算

D、Relu激活函数导致的神经元死亡指的是该节点以后都不可能被激活

答案：D

37、【单选题】感知器执行任务的顺序是()

①初始化随机权重②得到合理权重

③如果预测值和输出值不一致,改变权重④对一个输入样本,计算输出值

A、④③②①

B、①②③④

C、①③④②

D、①④③②

答案：D

38、【单选题】下列关于神经元的陈述中，正确的是()

A、一个神经元有一个输入，有一个输出

R、一个神经元有多个输入，有一个或多个输出

C、一个神经元有一个输入,有多个输出

D、以上都正确

答案：D

39、【填空题】智能是人类智力和—的总称。

答案：

能力

*

9

40、【填空题】在人工智能领域,NLP的全称是—,其主要研究人类语言的理

论和处理的方法。

答案：自然语言处理；

41、【填空题】A公司为方便员工考勤，安装了一种考勤设备。员工只要将某个

特定的手指放在设备上即可实现考勤。这个设备使用了人工智能中的—技

术。

答案：指纹识别；

42、【填空题】首先要收集大量样本图像，并标明这些图像的类别，这个过程称

为—o

答案：样本标注；

43、【填空题】把样本和标注送给算法学习的处理称为模型的—o

答案：训练；

44、【填空题】以多隐层神经网络为代表的深度学习模型近年来得到快速的发

展，属于—（浅层/深层）模型。

答案：深层；

45、【填空题】—学习在学习的时候需要标签，也称为有教师学习。

答案：监督；

46、【填空题】在多层神经网络中，从输入层到输出层涉及多层计算，计算包含

的最长路径的长度称为—O

答案：

深度

9

47、【填空题】卷积神经网络，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈性

神经网络,其英文简写是—o

答案：

CNN

*

9

48、【填空题】下采样保证了局部不变性，在深度学习中的下采样主要通过

来实现。

答案：池化；

49、【填空题】循环神经网络简称—，是一类用于处理序列数据的神经网

络。

答案：RNN；

50、【填空题】池化是将图像按子区域进行压缩的操作，一般有两种方法—

和O

答案：最大池化；平均池化；

51、【名词解释】Matplotlibo

答案：

Matplotlib是Python的一个基本2D绘图库，它提供了很多参数,可以通过参数

控制样式、属性等，生成跨平台的出版质量级别的图形。

52＞【名词解释】轴(Axis)。

答案：每个线性数组称为一个轴,轴即数组的维度。

53、【名词解释】秩。

答案：描述Numpy数组的维数,即轴的数量。

54、【名词解释】Pandas0

答案：Pandas是Python的一个数据分析包,是基于Numpy的一种工具,是为了

解决数据分析任务而创建的。

55、【名词解释】OpenCVPython«

答案：OpenCVPython是一个用于解决计算机视觉问题的Python库，是用基于

C++实现的OpenCV构成的Python包。

56＞【名词解释】SKlearno

答案：SKlearn的全称是Scikitlearn,专门提供了Python中实现机器学习的

模块,是一个简单高效的数据分析算法工具,建立在NumpySciPy和

Matplotlib的基础上。SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法,例如分

类、回归、聚类、数据降维、数据处理等，每个算法都有详细的说明文档。

57^【名词解释】词云(WordCloud)。

答案：词云也叫文字云,是对文本中出现频率较高的关键词数据给予视觉差异

化的展现方式。词云图突出展示高频高质的信息,也能过漉大部分低频的文本。

58、【名词解释】交叉验证。

答案：交又验证也称住循环估计，是一个统计学的实用方法，即将训练集分成若

干个互补的子集,然后模型使用这些子集的不同组合训练,之后用剩下的子集进

行验证。

59、【名词解释】过拟合。

答案：也称为过学习，指模型过渡学习了训练数据的固有关系。它的直观表现

是算法在训练集上表现好,但在测试集上表现不好,泛化性能差。

60、【名词解释】欠拟合。

答案：即欠学习，指模型没有学到训练数据的内在关系,对样本的一般性质学习

不足。出现欠拟合是因为模型学习不足、模型过于简单等原因。

61、【名词解释】数据标准化。

答案：为了让不同数量级的数据具备可比性,需要采用标准化方法进行处理,消

除不同量纲单位带来的数据偏差。

62、【名词解释】归一化。

答案：一种数据标准化方法。为方便处理，把需要的数据经过处理，数值限制在

一定范围内，通常是将数据范围调整到［0,1］。

63、【名词解释】激活函数。

答案：为了避免单纯的线性组合，一般在每层输出后面都增加一个函数变换,增

加神经网络模型的非线性,这个函数成为激活函数。

64、【名词解释】BP神经网络。

答案：也称反向传播算法，是一种带有反馈的神经网络反向学习算法。它可以

对神经网络的各层上的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网

络将输入数据转换成期望的输出数据。

65、【名词解释】深度学习。

答案：

深度学习是机器学习的一种，通过组合低层特征形式形成更加抽象的高层表示属

性类别或特征，以发现数据的分布特征表示。

66、【编程题】使用SKIearn的neighbors模块，对水果数据进行KNN分类,

然后预测下面两只A、B两只水果的类别。

答案:

importnumpyasnp

fromsklearnimportneighbors

tmp=np.loadtxt(，zfruit_data.txt〃)

elf=neighbors.KNeighborsClassifier(3,weights='distance')

data=tmp[;,1:]

labels=tmp[:,0]

elf.fit(data,labels)

r=clf.predict([[192,8.4,7.3,0.55]])#对A进行预测

print(*KNNresultis:,,int(r))

r=elf.predict([[200,7.3,10.5,0.72]])#对B进行预测

printKNNresultis/,int(r))

上面的程序运行后，可以得到对水果A和B的预测结果。水果A的预测结果为

1(苹果)，水果B的预测结果为4(柠檬)。

67、【编程题】使用Scikit-learn模块中的KMeans模块和莺尾花数据集对莺

尾花数据进行聚类。

答案：

fromsklcarnimportdatasets

fromsklcarn.clusterimportKMeans

iris=datasets.load_iris()

X=iris.data

y=iris.target#保留标签

clf=KMeans(n_clusters=3)

model=clf.fit(X)

prcdictcd=modcl.prcdict(X)

#将预测值与标签真值进行对比

print('thepredictedresult:\n\predicted)

printC'therealanswer:\n",y)

68、【编程题】avgHgt.csv文件中是A、B两国7—18岁男孩的平均身高数

据，使用Pandas和Matplotlib库读取文件中的数据并绘制身高和年龄的曲线

图，文件数据结构及效果图如下。

年龄

A国男孩身高数据/cm

B国男孩身高/cm

7

125

122

8

131

128

18

175

171

答案:

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotaspit

importmalplotlibasmpl

mpl.rcParams['font.sans-serifJ=I'SimHei*]

mpI.rcParamsl'font.serifJ=['SimHei'J

mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

df=pd.read_csv(navgHgt.csv")

x_values=range(7,19)

pll.xlicks(range(7,l9))

plt.plot(x_values,df['CHeight'],label=,A国男孩身高')

plt.plot(x_values,dfrJHeight'],label='B国男孩身高)

plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图)

plt.xlabel。年龄/岁)

pll.ylabelC身高/厘米')

plt.legendO

plt.show()

69、人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。

A、具有完全的智能

B、和人脑一样考虑问题

C、完全代替人

D、模拟、延伸和扩展人的智能

答案：D

70、下列关于人工智能的叙述不正确的有

A、人工智能技术与其它科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平

B、人工智能是科学技术发展的趋势

C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十

分重要

D、人工智能有力地促进了社会的发展

答案：C

71、自然语言理解是人工智能的重要应用灵越，下列列举中的（）不是它要

实现的目标

A、理解别人讲的话

B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑

C、欣赏音乐

D、机器翻译

答案：C

72、下列不是知识表示法的是（）

A、计算机表示法

B、谓词表示法

C、框架表示法

D、产生式规则表示法

答案：A

73、专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处

理的过程是（）的过程。

A、思考

B、回溯

C、推理

D、递归

答案：C

74、确定性知识是指（）知识。

A、可以精确表示的

B、正确的

C、在大学中学到的知识

D、能够解决问题的

答案：A

75、下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（）。

A、不精确推理过程是从不确定的事实出发

B、不确定推理过程最终能够推出确定的结论

C、不精确推理过程是用不确定的知识

D、不精确推理过程最终推出不确定性的结论

答案：B

76、我国学者吴文俊院士在人工智能的（）领域作出了贡献

A、机器证明

B、模式识别

C、人工神经网络

D、智能代理

答案：A

77、下列（）不属于艾莎克•阿莫西夫提出的机器人三定律内容

A、机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为

B、机器人应服从人的一切命令，但命令与A相近触时例外

C、机器人必须保护自身的安全，但不得与A,B相抵触

D、机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令，一旦冲突发生，以自保为

先

答案：D

78、自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）不是它要

实现的目标。

A、理解别人讲的话

B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑

C、自动程序设计

D、机器翻译

答案：C

79、不确定推理过程的不确定性不包括（）。

A、证据的不确定性

B、规则的不确定性

C、推理过程的不确定性

D、知识表示方法的不确定性

答案：D

80、下列哪个应用领域不属于人工智能应用（）。

A、人工神经网络

B、自动控制

C、自然语言学习

答案：B

81、下列不是人工神经网络特点和优越性的是（）。

A、自学习功能

B、自动识别功能

C、高速寻找有化解的能力

D、联想存储功能

答案：B

82、人工智能研究的一项基本内容是机器感知，以下列举中（）不属于机器

感知的领域。

A、使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力

B、

让机器具有理解文字的能力

C、使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力

D、使机器具有听懂人类语言的能力

答案：C

83、AI研究的三条主要途径为：符号主义、连接主义和（）。

答案：

行为主义

84、搜索算法，根据其是否使用与问题有关的知识，分为盲目搜索和（）。

答案：

启发式搜索

85、

人工神经网络具有的基本属性：非局域性、（）、非定常性和非凸性。

答案:

非线性

86、给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于（）

A、强化学习

B、半监督学习

C、监督学习

D、无监督学习

答案：C

87、

机器学习进行的第一步是（）

A、数据收集

B、特征提取

C、交叉验证

D、模型训练

答案：B

88、一般来说，在机器学习中，用计算机处理一幅的图像，维度是（）。

A、上万维

B、二维

C、三维

D、一维

答案：A

89、

对训练数据归一化的根本原因是（）。

A-,归一化也可以说是一种正则化处理，可以提升模型泛华能力

B、让模型更快的收敛

C、加快参数初始化过程

D、更容易对数据进行可视化

答案：B

90、逻辑回归模型解决（）。

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、推理问题

答案：B

91、k-近邻算法的基本要素不包括（）。

A、距离度量

k值的选择

C、样本大小

D、分类决策规则

答案：C

92、以下关于k-近邻算法的说法正确的是（）。

A、k-近邻算法不可以用来解决回归问题

B、随着k值的增大，决策边界会越来越光滑

C、k-近邻算法适合解决高维稀疏数据上的问题

D、相对3近邻模型而言，1近邻模型的bias更大，variance更小

答案：B

93、

下列是机器学习中降维任务的准确描述的为（）。

A、依据某个准则对项目进行排序

B、将其映射到低维空间来简化输入

C、预测每个项目的实际值

D、对数据对象进行分组

答案：B

94、欧式距离是闵可夫斯基距离阶为（）的特殊情况。

A、0.5

B、1

C、2

D、8

：c

答案

）。

的是（

不正确

表述

法的

ans算

K-me

关于

95、

心

指定质

法需要

ans算

k-me

时，

开始

算法

A、

的影响

心选择

初始质

果不受

法的效

ans算

k-me

B、

距离

心间的

本与质

计算样

法需要

ans算

k-me

C、

督学习

于无监

ans属

k-me

D、

：B

答案

）

于（

法属

AN算

DBSC

96、

类

划分聚

A、

类

层次聚

B、

类

完全聚

C、

聚类

不完全

D、

：D

答案

则，

习规

）学

（

属于

算法

传播

反向

误差

97、

无导

A、有导

B、死油忆

C、

混合

D、

：B

答案

。

（）

的是

正确

描述

机的

感知

多层

关于

下列

98、

问题

消失的

中梯度

播过程

反向传

，导致

特点

线性

的非

函数

激活

由于

A、

可导

数不必

激活函

B、

传播

行反向

可以进

计算也

有前馈

C、没

活

被激

可能

都不

以后

节点

是该

指的

死亡

经元

的神

导致

函数

激活

ReLu

D、

：D

答案

。

（）

的是

错