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人工智能基础概念模拟习题及参考答案.docx

发布:2025-04-27约1.66万字共42页下载文档
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人工智能基础概念模拟习题及参考答案

一、单选题(共59题,每题1分,共59分)

1.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、数据分析

B、数据预处理

C、数据清洗

D、数据选择

正确答案:B

答案解析:特征选择是数据预处理的重要环节之一,它通过去除无关特征、冗余特征等,来提高数据质量,提升模型性能。在进行机器学习任务时,获得数据后先进行特征选择,能减少数据维度,降低计算量,避免过拟合等问题,之后再训练学习器,所以它是重要的数据预处理过程。

2.下列对《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中关于到2030年人工智能发展战略目标,表述错误的是()。

A、人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平

B、成为世界主要人工智能创新中心

C、人工智能产业成为新的重要经济增长点

D、智能经济、智能社会取得明显成效

正确答案:C

答案解析:《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出,到2030年人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效。人工智能产业成为新的重要经济增长点是到2025年的目标,所以C选项表述错误。

3.Bagging是并行式集成学习方法最著名的代表,它直接基于

A、自助采样法

B、富集采样法

C、自然采样法

D、填充柱采样法

正确答案:A

答案解析:Bagging直接基于自助采样法。从原始数据集D中有放回地抽取样本,生成多个自助样本集,基于这些自助样本集训练多个基学习器,最后将这些基学习器的结果进行综合(如分类任务中通过投票,回归任务中通过平均等)得到最终结果。

4.列算法,哪项不属于深度学习模型?()

A、支持向量机SVM

B、深度残差网络

C、卷积神经网络CNN

D、循环神经网络RNN

正确答案:A

答案解析:支持向量机SVM是一种传统的机器学习算法,不属于深度学习模型。深度残差网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN都属于深度学习模型。

5.交叉验证法将数据集划分为k个大小相似的互斥子集,进行()次训练和测试

A、k-1

B、k+1

C、k

D、k-2

正确答案:C

6.关于“回归(Regression)”和“相关(Correlation)”,下列说法正确的是?注意:x是自变量,y是因变量。

A、回归和相关在x和y之间都是互为对称的

B、回归和相关在x和y之间都是非对称的

C、回归在x和y之间是非对称的,相关在x和y之间是互为对称的

D、回归在x和y之间是对称的,相关在x和y之间是非对称的

正确答案:C

答案解析:回归分析中,自变量和因变量的角色是固定的,不能随意互换,所以回归在x和y之间是非对称的。而相关分析研究的是两个变量之间的线性相关程度,x和y的地位是平等的,相关系数不会因为x和y的互换而改变,所以相关在x和y之间是互为对称的。

7.以下不是点估计中统计量标准的是()

A、无偏性

B、一致的

C、有效的

D、随机性

正确答案:D

答案解析:点估计中统计量的标准有无偏性、一致性、有效性等,随机性不是点估计中统计量的标准。

8.若一个属性可以从其他属性中推演出来,那这个属性就是()

A、集成属性

B、冗余属性

C、模式属性

D、结构属性

正确答案:B

答案解析:冗余属性是指可以从其他属性中推演出来的属性,在数据中存在这样的属性会造成数据冗余等问题。而结构属性主要侧重于数据的组织和架构方面;模式属性通常涉及数据的模式定义等;集成属性强调的是数据集成过程中产生的相关属性等,均不符合题意。

9.在给定的数据集中,变量的取值是固定集合的是()。

A、连续变量

B、顺序变量

C、数值变量

D、分类变量

正确答案:D

答案解析:分类变量是指其取值为固定的类别集合,例如性别(男、女)、血型(A、B、AB、O)等。连续变量的取值是连续的数值范围;顺序变量的取值有顺序关系,但不是固定集合;数值变量包含连续变量和离散变量等,取值也不是固定集合这种形式。所以变量的取值是固定集合的是分类变量。

10.1955年,麦卡锡、明斯基、香农和诺切斯特四位学者首次提出“artificialintelligence(人工智能)”这个概念时,希望人工智能研究的主题是

A、避免计算机控制人类

B、全力研究人类大脑

C、人工智能伦理

D、用计算机来模拟人类智能

正确答案:D

答案解析:1955年,麦卡锡、明斯基、香农和诺切斯特四位学者首次提出“artificialintelligence(人工智能)”这个概念,其初衷就是希望用计算机来模拟人类智能,让计算机具备类似人类的智能表现,推动人工智能领域的研究和发展。选项A中避免计算机控制人类并非当时提出该概念时的主题;选项B全力研究人类大脑不是提出该

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