10月人工智能核心算法習(xí)題與答案（附解析）

10月人工智能核心算法習(xí)題與答案（附解析）一、單選題（共30題，每題1分，共30分）1.在pytorch中，設(shè)模型變量名為model，則對model.eval()的描述正確的是A、model.eval()可以在模型訓(xùn)練階段使用B、model.eval()只能在模型測試階段使用C、model.eval()在模型驗證、模型測試階段都可以使用D、model.eval()在模型訓(xùn)練、模型驗證、模型測試階段都可以使用正確答案：C答案解析：model.eval()主要用于將模型設(shè)置為評估模式，在模型驗證、模型測試階段都可以使用。在評估模式下，模型會關(guān)閉一些特定的功能，比如隨機失活（Dropout）等，以確保評估結(jié)果的一致性和可重復(fù)性。而在模型訓(xùn)練階段，一般使用model.train()來設(shè)置模型為訓(xùn)練模式，開啟隨機失活等功能。所以model.eval()不能在模型訓(xùn)練階段使用，A、D選項錯誤；它并非只能在模型測試階段使用，在模型驗證階段也可以使用，B選項錯誤，C選項正確。2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)輸入是一個32*32*3的圖像，3表示RGB三通道，卷積核的結(jié)構(gòu)是5*5*3，共6個不同的卷積核，一個卷積核產(chǎn)生一個featuremap，則輸出的featuremap矩陣的結(jié)構(gòu)是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6正確答案：D答案解析：在使用卷積核對圖像進行卷積操作時，計算輸出特征圖大小的公式為：輸出特征圖的寬度=（輸入圖像寬度-卷積核寬度）/步長+1；輸出特征圖的高度=（輸入圖像高度-卷積核高度）/步長+1。在本題中，輸入圖像是32*32*3，卷積核是5*5*3，步長通常默認為1。那么輸出特征圖的寬度=（32-5）/1+1=28，輸出特征圖的高度=（32-5）/1+1=28。又因為有6個不同的卷積核，所以會產(chǎn)生6個不同的特征圖，即輸出的featuremap矩陣結(jié)構(gòu)是28*28*6。3.交叉驗證法將數(shù)據(jù)集劃分為k個大小相似的互斥子集，進行(___)次訓(xùn)練和測試。A、k+1B、kC、k-1D、k-2正確答案：B答案解析：交叉驗證法將數(shù)據(jù)集劃分為k個大小相似的互斥子集，每次選擇其中k-1個子集作為訓(xùn)練集，剩余1個子集作為測試集，這樣一共要進行k次訓(xùn)練和測試，所以進行的訓(xùn)練和測試次數(shù)大于k。4.生成式方法是直接基于(___)的方法?A、生成式場景B、生成式數(shù)據(jù)C、生成式模型D、生成式學(xué)習(xí)正確答案：C答案解析：生成式方法是直接基于生成式模型的方法。生成式模型旨在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的生成過程，通過對數(shù)據(jù)分布的建模來生成新的數(shù)據(jù)樣本。它能夠捕捉數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，從而生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。相比之下，生成式學(xué)習(xí)是基于生成式模型進行學(xué)習(xí)的過程；生成式場景并不是生成式方法的直接基礎(chǔ)；生成式數(shù)據(jù)是生成式模型所處理和生成的數(shù)據(jù)對象，而不是生成式方法直接基于的內(nèi)容。5.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)典使用的優(yōu)化器，以下說法正確的是？A、Adam的收斂速度比RMSprop慢B、相比于SGD或RMSprop等優(yōu)化器，Adam的收斂效果是最好的C、對于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用Adam比使用RMSprop更合適D、相比于Adam或RMSprop等優(yōu)化器，SGD的收斂效果是最好的正確答案：D6.PCA的步驟不包括（）A、構(gòu)建協(xié)方差矩陣B、矩陣分解得到特征值和特征向量C、特征值排序D、特征值歸一化正確答案：D答案解析：PCA的步驟主要包括：首先構(gòu)建協(xié)方差矩陣，然后對協(xié)方差矩陣進行矩陣分解得到特征值和特征向量，接著對特征值進行排序，選取主成分等。并不包括特征值歸一化這一步驟。7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文縮寫是：A、DNNB、CNNC、RNND、Tanh正確答案：B答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork）的英文縮寫是CNN。A選項DNN是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetwork）的縮寫；C選項RNN是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork）的縮寫；D選項Tanh是雙曲正切函數(shù)（HyperbolicTangentFunction），不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縮寫。8.可以對Pytorch框架進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)可視化的工具是A、VisdomB、FlaskC、VueD、以上選項均不正確正確答案：A答案解析：Visdom是一個用于可視化Pytorch網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程等數(shù)據(jù)的工具。它提供了豐富的可視化功能，能幫助用戶更好地理解模型的訓(xùn)練情況。Flask是一個Pythonweb應(yīng)用框架，Vue是一個用于構(gòu)建用戶界面的漸進式JavaScript框架，它們都不是專門用于Pytorch數(shù)據(jù)可視化的工具。9.faster-rcnn回歸分支采用（）lossA、L1B、nanC、L2D、SmoothL1正確答案：D10.rcnn網(wǎng)絡(luò)用（）結(jié)構(gòu)生成候選框？A、RPNB、NMSC、SelectiveSearchD、RCNN正確答案：C11.以下關(guān)于算法的說法中，不正確的是A、機器學(xué)習(xí)算法分為有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督三種B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是重要的遷移學(xué)習(xí)算法C、決策樹算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)類別D、K-Means是屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法正確答案：B答案解析：機器學(xué)習(xí)算法分為有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督三種，A選項正確；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，不是遷移學(xué)習(xí)算法，B選項錯誤；決策樹算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)類別，C選項正確；K-Means是屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，D選項正確。12.關(guān)于級聯(lián)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)描述錯誤的是(___)A、屬于結(jié)構(gòu)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是其優(yōu)化目標；B、主要成分為級聯(lián)、相關(guān)、歸約；C、無需設(shè)置網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、隱層神經(jīng)元數(shù)目；D、訓(xùn)練速度快，但數(shù)據(jù)較小時容易陷入過擬合；正確答案：B13.在線性回歸算法中，我們認為誤差項是符合什么分布的（）A、高斯分布B、均勻分布C、二項分布D、泊松分布正確答案：A答案解析：在線性回歸算法中，我們通常假設(shè)誤差項服從高斯分布（正態(tài)分布）。這是因為高斯分布具有很多良好的性質(zhì)，使得基于此假設(shè)的線性回歸模型在理論分析和實際應(yīng)用中都更為方便和有效。在許多情況下，高斯分布能夠合理地描述數(shù)據(jù)中的隨機波動情況，有助于模型的參數(shù)估計和推斷等操作。14.L1和L2正則化是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)常用來減少泛化誤差的方法，以下關(guān)于兩者的說法正確的是:A、L1正則化可以做特征選擇B、L1和L2正則化均可做特征選擇C、L2正則化可以做特征選擇D、L1和L2正則化均不可做特征選擇正確答案：A答案解析：L1正則化會使得某些特征的系數(shù)變?yōu)?，從而達到特征選擇的目的。而L2正則化主要是讓特征的系數(shù)更接近0，但不會使其嚴格為0，所以L2正則化一般不能直接做特征選擇。15.（）采用多種樂器的音頻數(shù)據(jù)，可融合多種國家、樂曲風(fēng)格和樂器音色的特征，創(chuàng)作音樂作品。A、XLNetB、GoogleNetC、MuseNetD、AlexNet正確答案：C答案解析：MuseNet是OpenAI研發(fā)的一種基于Transformer架構(gòu)的模型，它可以采用多種樂器的音頻數(shù)據(jù)，融合多種國家、樂曲風(fēng)格和樂器音色的特征來創(chuàng)作音樂作品。而XLNet、GoogleNet、AlexNet主要用于自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域，并非專門用于音樂創(chuàng)作。16.深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)對網(wǎng)絡(luò)的性能有一定的影響，以下關(guān)于其影響說法正確的是:A、隱藏層數(shù)適當減少，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分辨能力不變B、隱藏層數(shù)適當增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分辨能力越強C、隱藏層數(shù)適當減少，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分辨能力越強D、隱藏層數(shù)適當增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分辨能力越弱正確答案：B答案解析：隱藏層數(shù)適當增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的特征和模式，從而提升其分辨能力。過多的隱藏層可能會導(dǎo)致梯度消失或梯度爆炸等問題，但在適當增加的范圍內(nèi)，分辨能力會增強。而減少隱藏層數(shù)，網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)的特征和模式相對簡單，分辨能力會變?nèi)酰訟、C、D選項錯誤，B選項正確。17.在人臉檢測算法中，不屬于該算法難點的是（）A、需要檢測不同性別的人臉B、需要檢測分辨率很小的人臉C、出現(xiàn)人臉遮擋D、人臉角度變化大正確答案：A答案解析：在人臉檢測算法中，出現(xiàn)人臉遮擋、人臉角度變化大以及檢測分辨率很小的人臉都是常見的難點。而檢測不同性別的人臉并非人臉檢測算法本身的難點，它主要關(guān)注的是檢測出人臉的存在、位置和特征等，與性別檢測并無直接關(guān)聯(lián)。18.關(guān)于MNIST,下列說法錯誤的是()。A、是著名的手寫體數(shù)字識別數(shù)據(jù)集B、有訓(xùn)練集和測試集兩部分C、訓(xùn)練集類似人學(xué)習(xí)中使用的各種考試試卷D、測試集大約包含10000個樣本和標簽正確答案：C答案解析：MNIST是著名的手寫體數(shù)字識別數(shù)據(jù)集，有訓(xùn)練集和測試集兩部分，測試集大約包含10000個樣本和標簽。訓(xùn)練集類似人學(xué)習(xí)中使用的課本等學(xué)習(xí)資料，而不是各種考試試卷，所以選項C說法錯誤。19.梯度爆炸一般出現(xiàn)在深層網(wǎng)絡(luò)和權(quán)值初始化值（）的情況下A、太小B、太大C、分布不均勻D、太接近零正確答案：B答案解析：梯度爆炸一般出現(xiàn)在深層網(wǎng)絡(luò)中，當權(quán)值初始化值太大時，在反向傳播過程中，梯度會不斷放大，導(dǎo)致梯度值變得非常大，從而出現(xiàn)梯度爆炸現(xiàn)象。而權(quán)值太小可能會導(dǎo)致梯度消失；分布不均勻不一定直接導(dǎo)致梯度爆炸；太接近零也不一定就會引發(fā)梯度爆炸。20.與生成方法、半監(jiān)督SVM、圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)等基于單學(xué)習(xí)機器利用未標記數(shù)據(jù)不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多學(xué)習(xí)器，而學(xué)習(xí)器之間的“分歧”（disagreement）對未標記數(shù)據(jù)的利用至關(guān)重要。(___)是此類方法的重要代表A、組合訓(xùn)練B、配合訓(xùn)練C、陪同訓(xùn)練D、協(xié)同訓(xùn)練正確答案：D答案解析：協(xié)同訓(xùn)練是基于分歧的方法的重要代表，它利用多視圖數(shù)據(jù)，通過兩個學(xué)習(xí)器在不同視圖上的分歧來利用未標記數(shù)據(jù)。21.下列關(guān)于冗余特征的說法錯誤的是(___)A、冗余特征是可以通過其他特征推演出來的特征B、冗余特征是無用的特征C、冗余特征有時候可以降低學(xué)習(xí)任務(wù)的難度D、去除冗余特征可以減輕學(xué)習(xí)過程的負擔正確答案：B答案解析：冗余特征是可以通過其他特征推演出來的特征，它并非完全無用，有時候可以降低學(xué)習(xí)任務(wù)的難度，去除冗余特征也可以減輕學(xué)習(xí)過程的負擔。22.假設(shè)一個具有3個神經(jīng)元和輸入為[1,2,3]的簡單MLP模型。輸入神經(jīng)元的權(quán)重分別為4,5和6。假設(shè)激活函數(shù)是一個線性常數(shù)值3(激活函數(shù)為：y=3x)。輸出是什么？A、643B、48C、32D、96正確答案：D答案解析：首先計算加權(quán)和：輸入為[1,2,3]，權(quán)重分別為4,5,6。加權(quán)和=1×4+2×5+3×6=4+10+18=32。然后經(jīng)過激活函數(shù)y=3x，這里x是加權(quán)和32。所以激活后的輸出=3×32=96。因此輸出是96，答案選C。23.在scikit-learn中，DBSCAN算法對于（）參數(shù)值的選擇非常敏感A、pB、epsC、n_jobsD、algorithm正確答案：B答案解析：DBSCAN算法中，eps（鄰域半徑）參數(shù)值的選擇非常關(guān)鍵且敏感。如果eps值設(shè)置過大，會導(dǎo)致較多的樣本被劃分為同一個簇，甚至不同的簇會被合并在一起；如果eps值設(shè)置過小，又可能會使一些原本應(yīng)該屬于同一簇的樣本被錯誤地劃分到不同簇中，所以它對eps參數(shù)值的選擇很敏感。而[A選項]>p這種表述不太明確其在DBSCAN算法中的具體意義；n_jobs是控制并行計算的參數(shù)，主要影響計算速度，而非對聚類結(jié)果有像eps那樣關(guān)鍵的影響；algorithm是選擇DBSCAN算法的實現(xiàn)方式，也不會像eps那樣對聚類結(jié)果產(chǎn)生決定性的敏感影響。24.Word2Vec提出了哪兩個算法訓(xùn)練詞向量？A、COBWSoftmaxB、Softmax、CBOWC、CBOW、Skip-gramDD、Skip-gramCOBWC正確答案：C25.GoogLeNet從角度改進了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？A、增加網(wǎng)絡(luò)深度B、增加網(wǎng)絡(luò)寬度C、輕量化網(wǎng)絡(luò)模型D、改善網(wǎng)絡(luò)退化現(xiàn)象正確答案：B26.神經(jīng)元之間的每個連接都有（）權(quán)重。A、一個B、兩個C、無D、多個正確答案：A27.（）城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來西亞等城市和國家落地，覆蓋交通、平安、市政建設(shè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域，是目前全球最大規(guī)模的人工智能公共系統(tǒng)之一。A、阿里云B、華為云C、海爾云D、浪潮云正確答案：A答案解析：城市大腦是阿里云的產(chǎn)品。阿里云城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來西亞等城市和國家落地，覆蓋交通、平安、市政建設(shè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域，是目前全球最大規(guī)模的人工智能公共系統(tǒng)之一。28.下面關(guān)于SVM中核函數(shù)的說法正確的是？（）A、核函數(shù)將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間B、它是一個相似度函數(shù)C、A、B都對D、A、B都不對正確答案：C答案解析：核函數(shù)的作用是將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得原本在低維空間中線性不可分的數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。同時，核函數(shù)本質(zhì)上是一個相似度函數(shù)，用于衡量樣本之間的相似程度。所以選項A和B的說法都是正確的，答案選C。29.關(guān)于語言建模任務(wù)，以下描述不正確的是：A、語言建模任務(wù)指的是給定前一個單詞去預(yù)測文本中的下一個單詞。B、可能是比較簡單的語言處理任務(wù)，具體的實際應(yīng)用場景包括：智能鍵盤、電子郵件回復(fù)建議、拼寫自動更正等。C、比較經(jīng)典的方法基于n-grams。D、不可使用平滑處理不可見的n-grams。正確答案：D答案解析：在語言建模任務(wù)中，對于不可見的n-grams是可以使用平滑處理的，以避免零概率問題等，所以選項D描述不正確。選項A，語言建模任務(wù)確實常是給定前一個單詞預(yù)測下一個單詞；選項B，其應(yīng)用場景包含智能鍵盤、電子郵件回復(fù)建議、拼寫自動更正等是正確的；選項C，基于n-grams是比較經(jīng)典的方法。30.以下對于標稱屬性說法不正確的是A、標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱,每種值代表某種類別、編碼或狀態(tài)。B、標稱值并不具有有意義的順序,且不是定量的C、對于給定對象集,找出這些屬性的均值、中值沒有意義。D、標稱屬性通過將數(shù)值量的值域劃分有限個有序類別,把數(shù)值屬性離散化得來。正確答案：D答案解析：標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱，代表某種類別、編碼或狀態(tài)，不具有有意義的順序且不是定量的，求其均值、中值無意義，A、B、C選項說法正確；而通過將數(shù)值量的值域劃分有限個有序類別把數(shù)值屬性離散化得來的不是標稱屬性，D選項說法錯誤。二、多選題（共30題，每題1分，共30分）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中隱含層包括（）、（）和（）三種A、卷積層B、池化層C、全連接層D、輸入層正確答案：ABC答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層通常包含卷積層，用于提取圖像等數(shù)據(jù)的特征；池化層，對特征圖進行下采樣，減少數(shù)據(jù)量同時保留重要特征；全連接層，將提取的特征進行整合和分類等操作。而輸入層不屬于隱含層，所以答案是ABC。2.下列哪些部分是專家系統(tǒng)的組成部分？A、知識庫B、綜合數(shù)據(jù)庫C、推理機D、用戶正確答案：ABC答案解析：專家系統(tǒng)通常由知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機等部分組成。知識庫用于存儲知識；綜合數(shù)據(jù)庫用于存放初始數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和最終結(jié)果等；推理機則根據(jù)知識庫中的知識和綜合數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行推理以得出結(jié)論。用戶是使用專家系統(tǒng)的人，不屬于專家系統(tǒng)的組成部分。3.關(guān)于反向傳播算法，它的主要不足在于A、訓(xùn)練時間較長B、完全不能訓(xùn)練，訓(xùn)練時由于權(quán)值調(diào)整過大使得激活函數(shù)達到飽和C、易陷入局部極小值D、訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)新樣本時有一網(wǎng)舊樣本的趨勢正確答案：ABCD4.One-hot獨熱編碼有哪些特點？A、詞之間相互獨立，沒有順序關(guān)系B、特征稠密C、不能表征詞與詞之間的關(guān)系，one-hot之間正交D、特征稀疏正確答案：ACD答案解析：-**選項B**：在獨熱編碼中，對于一個具有n個不同取值的特征，編碼后會有n個維度，其中只有一個維度的值為1，其余維度的值為0，所以大部分值為0，表現(xiàn)出特征稀疏的特點。-**選項C**：獨熱編碼是基于特征的取值進行編碼，每個取值對應(yīng)一個獨立的維度，不同維度之間相互獨立，沒有順序關(guān)系。例如對于“顏色”這個特征，紅色編碼為[1,0,0]，綠色編碼為[0,1,0]，藍色編碼為[0,0,1]，它們之間不存在順序上的關(guān)聯(lián)。-**選項D**：獨熱編碼中不同的編碼向量之間是正交的，即內(nèi)積為0。這意味著獨熱編碼不能表征詞與詞之間的關(guān)系，只是對每個類別進行了獨立的表示。例如紅色的獨熱編碼[1,0,0]和綠色的獨熱編碼[0,1,0]，它們之間不存在任何關(guān)系的表征，僅僅是不同類別的獨立表示。而選項A錯誤，獨熱編碼不是特征稠密，而是稀疏。5.漢語的演化史表明,量詞的真實功用可能與()沒有任何關(guān)系A(chǔ)、個體化機制B、隱喻機制C、單復(fù)數(shù)區(qū)分D、補足音素正確答案：AC6.聚類算法常見的性能評估指標有哪些？A、AdjustRandIndex衡量兩個序列相似性的算法。B、齊次性和完整性C、輪廓系數(shù)正確答案：ABC答案解析：1.**AdjustRandIndex**：它是衡量兩個聚類結(jié)果相似性的指標，通過比較不同聚類結(jié)果中樣本對的歸屬一致性來評估聚類性能。2.**齊次性和完整性**：齊次性反映聚類結(jié)果中每個簇是否只包含單一類別的樣本；完整性反映每個類別中的樣本是否都被正確地聚類到了相應(yīng)的簇中。這兩個指標從不同角度衡量聚類的質(zhì)量。3.**輪廓系數(shù)**：該指標用于評估樣本與其所在簇及其他簇的相似度，綜合考慮了聚類的緊密性和分離性。輪廓系數(shù)的值越接近1，表示聚類效果越好。7.文本語料庫的可能特征是什么？A、詞性標注（PartofSpeechTag）B、詞的向量標注C、基本依存語法D、文本中詞計數(shù)正確答案：ABCD答案解析：文本語料庫的可能特征包括詞計數(shù)，可統(tǒng)計詞頻等信息；詞的向量標注，能將詞映射到向量空間便于處理；詞性標注可明確每個詞的詞性；基本依存語法有助于分析詞與詞之間的語法關(guān)系。這些都是文本語料庫常見的重要特征。8.驅(qū)動深度學(xué)習(xí)的三駕馬車是指？（）A、大數(shù)據(jù)B、大模型C、大算力D、大應(yīng)用正確答案：ABC答案解析：驅(qū)動深度學(xué)習(xí)的三駕馬車指的是大數(shù)據(jù)、大算力和大模型。大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了豐富的訓(xùn)練素材；大算力是支撐深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和運行的基礎(chǔ)，強大的計算能力能夠加速模型的訓(xùn)練過程；大模型則是深度學(xué)習(xí)的核心成果，通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到具有強大表征能力和泛化能力的模型。而大應(yīng)用不屬于驅(qū)動深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素。9.深度學(xué)習(xí)的步驟：（）、（）、（）A、參數(shù)學(xué)習(xí)B、效果評估C、建立模型D、損失函數(shù)正確答案：ACD10.遺傳算法評價的常用方法有（）A、在線比較法B、當前最好法C、離線比較法D、都不是正確答案：ABC答案解析：遺傳算法評價的常用方法有當前最好法、在線比較法和離線比較法。當前最好法是將當前個體與已知的最好個體進行比較；在線比較法是在算法運行過程中不斷進行比較評估；離線比較法是在算法結(jié)束后對結(jié)果進行統(tǒng)一比較評估。11.以下術(shù)語中，屬于具有降維特征提取技術(shù)的是：A、PCAB、KPCAC、ICAD、RANSAC正確答案：ABC答案解析：PCA（主成分分析）是一種經(jīng)典的降維方法，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。KPCA（核主成分分析）是PCA的非線性擴展，用于處理非線性可分的數(shù)據(jù)，同樣具有降維功能。ICA（獨立成分分析）也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，它尋找數(shù)據(jù)中的獨立成分，從而達到降維目的。而RANSAC（隨機抽樣一致性）主要用于從包含噪聲的數(shù)據(jù)中估計模型參數(shù)，不屬于降維特征提取技術(shù)。12.在Skip-gram的實際實現(xiàn)中，vocab_size通常很大，導(dǎo)致W非常大。為了緩解這個問題，通常采取（）的方式來近似模擬（）任務(wù)。A、多分類B、正采樣C、負采樣D、單分類正確答案：AC13.對股票漲跌方向的判斷，理論上下列哪些方法是可行的？（）A、SVMB、DBSCANC、FP-growthD、決策樹正確答案：AD14.哪些項屬于集成學(xué)習(xí)A、KnnB、AdaboostC、隨機森林D、XGBoost正確答案：BCD答案解析：集成學(xué)習(xí)是將多個弱學(xué)習(xí)器組合成一個強學(xué)習(xí)器的方法。Adaboost通過迭代訓(xùn)練多個弱分類器，每次迭代根據(jù)前一輪分類器的錯誤率調(diào)整樣本權(quán)重，最后將這些弱分類器線性組合得到強分類器；隨機森林是由多個決策樹組成的集成學(xué)習(xí)模型，通過對數(shù)據(jù)進行有放回的抽樣構(gòu)建多個決策樹，并綜合這些決策樹的結(jié)果進行預(yù)測；XGBoost是一種梯度提升框架，也是集成學(xué)習(xí)的一種，它通過迭代訓(xùn)練一系列的弱預(yù)測器（如決策樹）來構(gòu)建一個強大的預(yù)測模型。而Knn是一種基于最近鄰算法的分類方法，不屬于集成學(xué)習(xí)。15.對于Word2vec的2個基礎(chǔ)算法，每次（）更新只能優(yōu)化一個向量且softmax里的指數(shù)求和操作計算量太大，一般使用比較高效的（）算法。A、旋度B、梯度C、負采樣D、正采樣正確答案：BC答案解析：在Word2vec中，梯度更新每次只能優(yōu)化一個向量，且softmax里的指數(shù)求和操作計算量太大，一般使用比較高效的負采樣算法。16.可以有效解決過擬合的方法包括（）A、增加樣本數(shù)量B、訓(xùn)練更多的迭代次數(shù)C、采用正則化方法D、增加特征數(shù)量正確答案：AC答案解析：1.**增加樣本數(shù)量**：當樣本數(shù)量增多時，模型可以學(xué)習(xí)到更豐富的模式，減少對特定訓(xùn)練樣本的依賴，從而降低過擬合的風(fēng)險。2.**采用正則化方法**：正則化通過對模型參數(shù)施加約束，防止模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型更加泛化。增加特征數(shù)量通常會使模型更容易過擬合；訓(xùn)練更多的迭代次數(shù)也會讓模型更擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致過擬合。17.下列哪些方法的輸出結(jié)果，通常包含boundingbox？（）A、MTCNNB、FasterRCNNC、MaskRCNND、AlexNet正確答案：ABC答案解析：MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks）主要用于人臉檢測等，會輸出人臉的boundingbox；FasterRCNN是一種目標檢測算法，其輸出包含目標的boundingbox；MaskRCNN在FasterRCNN基礎(chǔ)上增加了實例功能，也會輸出目標的boundingbox。而AlexNet是一個經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像分類，通常不直接輸出boundingbox。18.集成學(xué)習(xí)模型的集成方式有A、泛化集成B、本質(zhì)集成C、異質(zhì)集成D、同質(zhì)集成正確答案：CD答案解析：集成學(xué)習(xí)模型的集成方式主要有同質(zhì)集成和異質(zhì)集成。同質(zhì)集成是指由相同類型的基學(xué)習(xí)器組成的集成，比如多個決策樹組成的隨機森林；異質(zhì)集成是指由不同類型的基學(xué)習(xí)器組成的集成，例如決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合等。而本質(zhì)集成和泛化集成并不是常見的集成學(xué)習(xí)的集成方式。19.層次聚類數(shù)據(jù)集的劃分采用了哪些策略？（）A、自底向上B、貪心策略C、自頂向下D、以上都是正確答案：AC答案解析：層次聚類有兩種基本策略，自底向上和自頂向下。自底向上是從每個數(shù)據(jù)點作為一個單獨的類開始，不斷合并相似的類；自頂向下則是從所有數(shù)據(jù)點都在一個類開始，逐步分裂成更小的類。貪心策略一般用于貪心算法中，層次聚類并不采用貪心策略。20.關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)掘，下列說法正確的是A、主成分分析能在不明顯丟失信息的情況下降低數(shù)據(jù)維度B、數(shù)據(jù)挖掘就是從處理過后的數(shù)據(jù)中進行知識提取C、雖然數(shù)據(jù)可視化具有很明顯的吸引力，高維數(shù)據(jù)上的圖形挖掘卻不能夠很輕易地完成D、數(shù)據(jù)挖掘的成功經(jīng)常依賴于數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇正確答案：ACD21.決策樹學(xué)習(xí)算法包括哪幾個部分？A、樹的生成B、特征選擇C、樹的剪枝D、分類決策規(guī)則正確答案：ABC答案解析：決策樹學(xué)習(xí)算法主要包括三個部分：特征選擇、樹的生成和樹的剪枝。特征選擇是從眾多特征中選擇最具分類能力的特征；樹的生成是根據(jù)選定的特征逐步構(gòu)建決策樹；樹的剪枝是對生成的決策樹進行簡化，以避免過擬合。而分類決策規(guī)則是基于決策樹得出的具體規(guī)則，不是決策樹學(xué)習(xí)算法的組成部分。22.對于樸素貝葉斯分類器，下面說法正確的是（）A、適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集B、對輸入數(shù)據(jù)的表達形式不敏感C、適用于多分類任務(wù)D、適合增量式訓(xùn)練正確答案：ACD23.faster-rcnn網(wǎng)絡(luò)每個位置生成哪幾種比例的anchor？A、1比2B、2比1C、1比1D、2比2正確答案：ABC答案解析：在Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)中，每個位置通常會生成三種比例的anchor，分別是1:1、1:2、2:1。所以答案是ABC。24.當發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型過擬合時，以下操作正確的是（）A、添加正則項B、增加樣本數(shù)量C、增加特征維度D、降低特征維度正確答案：ABD答案解析：1.**降低特征維度**：-高維度特征可能會引入噪聲并導(dǎo)致模型過擬合。降低特征維度可以去除不相關(guān)或冗余的特征，減少模型的復(fù)雜度，從而緩解過擬合問題。例如，可以使用主成分分析（PCA）等方法來降低特征維度。2.**增加樣本數(shù)量**：-更多的樣本可以讓模型學(xué)習(xí)到更豐富的模式，減少模型對特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過度依賴。當樣本數(shù)量增加時，模型能夠更好地泛化到新的數(shù)據(jù)上，降低過擬合的風(fēng)險。比如在數(shù)據(jù)收集階段，可以通過多種途徑獲取更多的樣本。3.**添加正則項**：-正則項可以對模型的參數(shù)進行約束，防止模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在損失函數(shù)中添加L1或L2正則項，會使模型在優(yōu)化過程中傾向于選擇較小的參數(shù)值，從而避免模型過于復(fù)雜，減少過擬合。例如，在線性回歸中添加L2正則項后，模型的系數(shù)會更接近0，使模型更加平滑。而增加特征維度通常會使模型變得更加復(fù)雜，更容易導(dǎo)致過擬合，而不是緩解過擬合問題，所以D選項錯誤。25.下面機器學(xué)習(xí)算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的是（）A、線性回歸B、K-均值C、樸素貝葉斯D、SVM正確答案：ACD答案解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)是指利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為有教師學(xué)習(xí)。線性回歸、樸素貝葉斯、SVM都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。K-均值屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它是對無類別標記的樣本進行聚類。26.CRF模型對于HMM和MEMM模型的優(yōu)勢包括以下哪些？A、特征靈活B、速度快C、可容納較多上下文信息D、全局最優(yōu)正確答案：ACD答案解析：1.**特征靈活**：-CRF（條件隨機場）模型在特征使用上非常靈活，可以使用各種類型的特征，包括局部特征和全局特征等。相比之下，HMM（隱馬爾可夫模型）主要基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和發(fā)射概率，特征相對單一；MEMM（最大熵馬爾可夫模型）雖然考慮了上下文，但在特征靈活