人工智能模拟练习题与答案.docx

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1、人工智能模拟练习题与答案1、基于()的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法A、梯度B、维度C、纵向D、横向答案：A2、“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(_)?A、语句B、词袋C、词海D、词塘答案：B3、从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为(_)A、策略迭代B、值迭代C、策略改进D、最优值函数答案：A4、代码arr3=np.array(1,2,3,4,5,6).transpose();print(arr3l,1)的输出结果是O?A、5B、4C、3D

2、、$2答案：A5、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体答案：C6、人工智能的分类OA、AGN和AGlB、ANI和ANGC、ANG和AGlD、ANI和AGI答案：D7、设X是随机变量，且EX=DX,则X服从()分布A、二项B、泊松C、正态D、指数答案：B8、从产品形态看，以下()属于数据产品中的知识类产品。A、规约数据摘录C、规则库D、数据业务化答案：C9、数据可视化技术可以将所有数据的特性通过O的方式展现出来A、文字B、图C、表格D、树答案：B10根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出O

3、0array=np.array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12);print(array,ndim)A、(3,4)B、2C、(4,3)D、$4答案：B11贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件OA、独立性B、一致性C、有效性D、相关性答案：A12、假设12个销售价格记录组己经排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？A、第一个B、第二个C、第三个D、第四个答案：B13、在方差分析中，（）反映的是样本数据与其组平均值的差异。A、总离差B、组间误差C、抽样误差D、

4、组内误差答案：D14、下列极大似然估计描述错误的是（一）A、极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式；B、极大似然估计没有确定的概率分布形式；C、概率模型的训练过程就是参数估计；D、贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量；答案：B15NaveBayes（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3它的一个假定是（）A、各类别的先验概率PC是相等的B、以0为均值，sqr22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、PXlC是高斯分布答案：C16、话题模型的典型代表是（_）A、贝叶斯模型B、拉普拉模型C、隐狄利克雷模型D、马尔可夫

5、模型答案：C17、某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题？A、关联规则发现B、聚类C、分类I）、自然语言处理答案：A18、对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0,下面哪个叙述是正确的？A、其他选项都不对B、没啥问题，神经网络会正常开始训练C、神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西I）、神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变答案：C19、卷积的扩展方式是加O：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。A、滤波器B、卷积层C、卷积核D、通道答案：C20、以下哪一个不属于分类算法A

6、XGBoostB、RandomForestC、SVMD、Fp-Growth答案：D21、以下属于生成式模型的是：OA、SVMB、随机森林C、隐马尔可夫模型HMMD、逻辑回归答案：C22、感知机描述错误的是：（）A、感知机根据正确的程度进行权重调整；B、输入层接收外界输入信号传递给输出层；C、输出层是M-P神经元；D、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；答案：A23、一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次O,进而判断是否需要再次清洗。A、转换工作B、审计工作C、集成工作D、标注工作答案：B24、计算numpy中

7、元素个数的方法（）A、np.sqrtnp.sizeCnp.identityD、np.sum答案：B25、下列关于XGbOOSt算法描述中错误的是A、由于其特殊原因，无法分布式化B、XgbOoSt在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度；C、可以处理带有缺失值的样本D、允许使用列抽样来减少过拟合答案：A26、目标检测常用性能指标的是OA、信噪比B、平方误差C、mAPD、分辨率答案：C27、一组数据的最大值与最小值之差叫做0。A、标准差极差C、方差D、极小值答案：B28、特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。A、数据预处理B、数

8、据清洗C、数据选择D、数据分析答案：A29、在MatPiOtIib库中，pit.savefig()将输出图形存储为文件,默认为O格式，可以通过dpi修改输出质量。A、PNGB、JPEGC、JPGD、PS答案：A30、假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练B、应用PCA算法降维，减少特征数量C、根据重要性对特征进行筛选D、以上所有答案：D31、根据()，目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成

9、的并行化方法。A、个体学习器的数量B、个体学习器的生成方式C、个体学习器的的类型D、个体学习器的的强弱答案：B32、人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的A、约翰麦卡锡B、图林C、冯诺依曼D、明斯基答案：A33、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，O可以认为在这几种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索答案：D34、如何解释下面的执行结果?printl.2-1.O=O.2FalseA、Python的实现有错误B、浮点数无法精确表示C、布尔运算不能用于浮点数比较D、PythOn将非0数视为FalSe答案：B35、循环神经

10、网在工业上最常用的两种实现是：.1.STM.GRU.CNN.DNNA、B、（DC、D、答案：B36、在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？OA、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重C、随机赋值，听天由命D、以上都不正确的答案：B37、O是一个主要用于绘制二维图形的PythOn库。用途：绘图、可视化.A、 numpyB、 pandasC、 MatplotlibD、PI1.答案：C38、下列哪个函数不可以做非线性激活函数

11、？OAy=tanhxB、y=sinxC、y=maxx,OD、 y=2x答案：D39、以下哪类算法是分类算法O。A、 K-MeanB、 DBSCANC、EMD、C4.5答案：D40、Al是（）的英文缩写。AAutomaticIntelligenceArtificalIntelligenceC、 AutomaticeInformationD、 ArtificalInformation答案：B41、fromskiearnimportlinear_modelreg-linear_model.1.asso,其中1.ass。是用来拟合什么样的线性模型的？A、稀疏数据B、稀疏系数C、稀疏标签答案：B42、下

12、列代码运行结果是?a=，a,printa,b,or,c,A、aB、bC、cD、TRUE答案：C43、在自动定理证明研究方面在国际上有影响的我国知名科学家是：A、钱学森B、华罗庚C、宋健D、吴文俊答案：D44、以下关于PythOn循环结构的描述中,错误的是()。A、WhiIe循环使用关键字COntinUe结束本次循环while循环可以使用保留字break和continueC.while循环也叫遍历循环,用来遍历序列中的元素,默认提取每个元素并执行一次循环体D、while循环使用pass语句,则什么事也不做,只是空占位语句答案：C45、线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是O0A、一元B

13、、线性C、多元D、非线性答案：B46在安装1.inUX操作系统时，必须创建的两个分区？A、/和/bootB、/和/swapC、/home和usrDvar和/trap答案：B47、用于终止某一进程执行的命令是OA、endB、 stopC、 killDfree答案：C48、线性判别分析设法将样例投影到(_)直线上，使得同类样例的投影点尽可能(_)。A、一条；接近B、两条；接近Cn一条；远离D、两条；原理答案：A49、下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力）A、隐层层数增加，模型能力增加B、DrOPOUt的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确答案：A

14、50、考虑值集12243324556826,其四分位数极差是：OA、31B、24C、55D、$3答案：A51、下列哪种类型是PythOn的映射类型A、strlistCtupleD、 diet答案：D52、下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）A、隐藏层层数增加，模型能力增加B、DrOPoUt的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确答案：A53、列表a=l,2,3,4,以下的运算结果为TrUe的是O0Alena=3E、 lena=4CIengtha=二3D、Iengtha=4答案：A54、在图灵测试中，如果有超过O的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能.A、30%B、40%C、50%D、60%答案：A55、K-Means算法无法聚以下哪种形状的样本