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1、人工智能测试题库及答案1、随着卷积层数的增加，下面描述正确的是：.在一定层数范围内，效果越来越好.能够抽取的特征更加复杂.层数越多越容易发生梯度消失A、B、C、D、答案：B2、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（一）次训练和测试。A、k+1B、kC、k-1D、k-2答案：B3、（）学派认为未知参数与其他变量一样，都是随机变量，因此参数估计和变量推断能统一在推断框架下进行。A、贝叶斯B、珀尔C、马尔可夫D、切比雪夫答案：A4、在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。A、偏差B、方差C、采样样本D、权值分布答案：
2、D5、精确推断的实质是一类（_ _）规划算法，它利用图模型所描述的条件独立性来削减计算目标概率值所需的计算量。A、静态B、动态C、伪静态D、一阶答案：B6、以下哪种方法不属于数据转换方法。A 分箱B、数据调整C、数据清理D、数据重新编码答案：C7、以下关于人工智能概念的描述中，错误的是A、人工智能英文翻译是Ar t i f i ci al I n t e l l i g e n ceB、人工智能使计算机能实现更高层次应用C、人工智能就是机器学习D、人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟答案：C8、对长度为1 0 的线性表进行冒泡排序，最坏情况下需要比较的次数为.A、9B、1 0C、4 5D、$
3、9 0答案：C9、D i la t e d C onv olu t i on 意思是？A、空洞卷积B、黑洞卷积C、细节卷积D、返向卷积答案：A1 0、逻辑回归模型是解决什么问题的模型？A、分类问题B、聚类问题C、回归问题答案：A1 1、以下不是t u p le 类型的是()oA、-1B、1,C、,1 D、a :1 ,廿，1 答案：A1 2、下列属于特征降维的方法有A 主成分分析PC AB、数据采样C、正则化D、最小二乘法答案：A1 3、设 a=2,b=5,在 p yt h on 中，表达式 a b A nd b 3 的值是()A、F a ls eB、T R U EC、-1D、$1答案：A1 4
4、、关于贝叶斯网描述错误的是A、也称为信念网B、借助有向无环图刻画属性之间的关系C、借助无向无环图刻画属性之间的关系D、用条件概率表来描述属性的联合概率分布答案：C1 5、神经网络中最基本的成分是()模型。A、神经元B、阈值C、兴奋D、节点答案：A1 6、A*搜索算法何时是最优的？()A、到目标结点的耗散是一个可采纳启发式B、到目标结点的耗散可任意选择C、不存在求解问题的最优的a*搜索算法D、以上描述都不对答案：A1 7、为应对图计算中对高效处理大规模图数据的巨大挑战，()图计算成为了当前热点研究问题。A、拓展分列式B、分布式C、可扩展D、可扩展分布式答案：D1 8、已知函数y=f (x)=x-
5、2+l,则在x =2,A x u。时，Ay 的值为()A、0.4B、0.4 1C、0.4 3D、$0.4 4答案：B1 9、下列可以用于聚类问题的机器学习算法有()A、决策树B、k-m e a nsC、随机森林D、逻辑回归答案：B2 0、下面有关分类算法的准确率，召回率，F 1 值的描述，错误的是？()A、准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率B、召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率C、正确率、召回率和F 值取值都在0 和 1 之间，数值越接近0,查准率或查全率就越高D、为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了
6、 F1 值答案：C2 1、卷积神经网络(c o n v o l u-t i o n a l n eu r a l n et w o r k,C NN),是一种专门用来处理具有类似()的数据的神经网络。A、网格结构B、数组结构C、序列结构D、表格结构答案：A2 2、人工神经网络与生物神经网络的关系：A、完全拷贝B、一点点关系都没有C、人工神经网络受生物神经网络启发D、同一事物的两个名称答案：C2 3、下面的问题，属于分类问题的是;A、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅B、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,
7、预测员工下一季度的绩效考核分数C、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职D、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工下一季度的销售额答案：C2 4 批规范化(B a t c h No r m a l i z a t i o n)的好处都有啥？A、让每一层的输入的范围都大致固定B、它将权重的归一化平均值和标准差C、它是一种非常有效的反向传播B P方法D、这些均不是答案:A2 5、产生式系统的推理不包括A、正向推理B、逆向推理C、双向推理D、简单推理答案：D2 6、下面算法中哪个不是回归算法A、线性回归
8、B、逻辑回归C、岭回归D、随机森林答案：B2 7、DSSM模型的结构是什么？A、线性B、双塔C、三塔D、非线性答案：B2 8、为什么计算机视觉任务优先考虑使用卷积神经网络：A、全连接网络完全不能做计算机视觉任务B、全连接网络理论在处理视觉任务时计算量很小C、全连接网络理论在处理视觉任务时会出现维数灾难现象，而卷积神经网络可以缓解这一现象D、卷积神经网络只能做计算机视觉任务答案：C29、在高斯混合分布中，其隐变量的含义是：A、表示高斯分布的方差B、表示高斯分布的均值C、表示数据分布的概率D、表示数据从某个高斯分布中产生答案：D30、根据操作的反馈总结更好的策略，这个过程抽象出来，就是(_)A、强
9、化训练B、加强训练C、强化学习D、加强学习答案：C31、使用什么命令检测基本网络连接？A、p i n gB r o u t eC、n et s t a tD i f co n f i g答案：A32、我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的A、机器翻译技术B、机器翻译C、虚拟现实D、模式识别答案：D33、均方误差有非常好的几何意义，它对应了常用的()A、欧氏距离B、曼哈顿距离C、切比雪夫距离D、马氏距离答案：A34、在 C N N 构建中，指定每次训练或验证数据集图片多少的变量为（）oA、r el uB、b a t chC、s t epD、p a ddi n g
10、答案：B35、以下哪项是主要用于自然语言处理的网络结构。A、A l ex N etB、Res N etC、Ber tD L eN et答案：c36、解线性方程组时，若因变量过多，则会解出多组解都能使均方误差最小化，选择哪一个解，常见的做法是引入（一）。A、剪枝B、对数线性回归C、极大似然法D、正则化答案：D37、下列关于长短期记忆网络L S T M 和循环神经网络R N N 的关系描述正确的是（）。A、L S T M 是简化版的R N NB、L S T M 是双向的R N NC、L S T M 是多层的R N ND、L S T M 是R N N 的扩展,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题答案
11、：D3 8、如果一个S V M 模型出现欠拟合，那么下列哪种方法能解决这一问题？（）A、增大惩罚参数C 的值B、减小惩罚参数C 的值C、减小核系数（ga m m a 参数）答案：A3 9、以下关于随机森林算法的描述中错误的是A、可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择B、随机森林的预测能力不受多重共线性影响C、也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题D、能应对正负样本不平衡问题答案：C4 0、卷积核与特征图的通道数的关系是：A、卷积核数量越多特征图通道数越少B、卷积核s i z e越大特征图通道数越多C、卷积核数量越多特征图通道数越多D、二者没有关系答案：C4 1、在数据科学项目的活动流程中，
12、（）主要回答的是“我们用什么方式记录和展现数据结果”。A、数据的获得与管理B、模式/模型的验证和优化C、结果的可视化与文档化D、模式/模型的应用及维护答案：C4 2、下列哪个选项中的模型属于集成学习（）A、C4.5B、k N N 分类C、A da b o o s tD、k-m ea n s答案：C4 3、下面对梯度下降方法描述不正确的是A、梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法B、梯度反方向是函数值下降最快方向C、梯度方向是函数值下降最快方向D、梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数答案：C4 4、人工智能产业链条主要包括：基础技术支撑、（）、人工智能应用。A、智能平台建设B、大数据平台C
13、、互联网应用D、人工智能技术答案：D4 5、如果我们希望预测n 个 类（p l,p 2.p k）的概率使得所有n的p的和等于1,那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数？A、R e L uB、S o f t m a xC、S i g m o i dD、T a n h答案：B4 6、m a x （|x l|,|x 2|,，|x n|）是什么范数A、1-范数B、2-范数C、8-范数D、矩阵范数答案：C4 7、下面关于数据粒度的描述不正确的是A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高C、数据综合度越高，粒度也就越大,级别也就越高D、粒度的具体划分将直接影
14、响数据仓库中的数据量以及查询质量答案：C4 8、优秀的编程规范应该是（）A、模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量强B、模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量弱C、自模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量弱D、模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量强答案：B4 9、（）和（）是监督学习的代表，（）是无监督学习的代表。A、回归；分类；聚类B、分类；聚类；回归C、聚类；回归；分类答案：A5 0、序列节点使用（）和生成序列模式两个步骤进行序列模式的挖掘。A、发生频繁序列B、设置修剪值C、最低规则置信度D、生成时间序列答案：A5 1、I n c e p
15、t i o n 模块可以并行执行多个具有不同尺度的卷积运算或池化操作，下列网络运用I n c e p t i o n 的 是()A、V G GB、G o o g L e N e tC、f a s t-R C N ND、f a s t e r-R C N N答案：B5 2、下列哪一个不是神经网络的代表A、卷积神经网络B、递归神经网络C、残差网络D、x g b o o s t 算法答案：D5 3、个体学习器A、准确性越低、B、准确性越高、C、准确性越高、D、准确性越低、答案：B(),则集成越好多样性越大多样性越大多样性越小多样性越小5 4、下列关于D o c k e r 的说法正确的是()A、D
16、o c k e r 采用经多次小变更积攒到一起，一次提交进镜像的方式B、D o c k e r 容器不可以脱离底层硬件，随时随地获取应用资源C、可以在一台主机上创建轻量级的、可移植的、自给自足的容器D、通过容器打包应用程序进入镜像，增加了工作量，使工作更繁琐答案：C55、强化学习是()领域的一类学习问题A、机器学习B、自然语言处理C、n ipD、c v答案：A56、表达式l is t (r a n ge (5)的值为A、0,1,2,3,4B、1,2,3,4,5C、0,1,2,3,4,5D、1,2,3,4答案：A57、任意长度的P y t ho n 列表、元组和字符串中最后一个元素的下标为A、1B、C、-1D、$0答案：C58、P y t ho n 内置函数 用来返回序列中的最大元素。A、m a x inB、m a xC、m inD l e a s t答案：B59、产生式系统的推理不包括（）A、正向推理B、逆向推理C、双向推理D、简单推理答案：D60、模型刷新就是典型的利用新数据重新训练模型的方式，其关键是训练前的0A、数据整理B、数据预处理C、数据挖掘D、数据准备答案：D61、长短期记
