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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aC、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答案描述Numpy数组的维数即轴的数量

54、【名词解释】Pandaso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】OpenCVPythono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Numpy.SciPy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，也能过滤大部分低频的文本

58、【名词解释】交叉验证答案交叉验证也称作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［01］

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:importnumpyasnpfromsklearnimportneighborstmp=np.loadtxt〃fruit_data.txt〃elf=neighbors.KNeighborsClassifier3weights=distancelabels=tmp[:0]elf.fitdatalabelsr=clf.predict[[

1928.

47.

30.55]]#对A进行预测printJKNNresultis:intrr=clf.predict[[

2007.

310.

50.72]]#对B进行预测printJKNNresultis:intr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fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.clusterimportKMeansiris=datasets.load_irisX=iris.datay二iris.target#保留标签clf=KMeansn_clusters=3model=clf.fitXpredicted=model.predictX#将预测值与标签真值进行对比printthepredictedresult: predictedprintntherealanswer: Hy68＞［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/cmB国男孩身高/cm答案:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspitimportmatplotlibasmplmpl.rcParamsffont.sans-serif]=「SimHei]mpl.rcParamsCTont.serif]=「SimHei]mpl.rcParams[axes.unicode_minus]=Falsedf=pd.read_csvnavgHgt.csvnx_values=range719plt.xticksrange719plt.plotx_valuesdffCHeight1]Jabel=fA国男孩身高plt.plotx_valuesdf[!JHeight1]Jabel=fB国男孩身高plt.titleAB两国7-12岁男孩身高图plt.xlabel年龄/岁plt.ylabelf身高/厘米plt.legendplt.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相抵触时例外C、机器人必须保护自身的安全，但不得与AB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B、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、b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、

0.5B、1C、2D、

86、【单选题】以下不属于Python标准数据类型的是A、DataFrameB、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A、列表B、集合C、字典D、元组答案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、键值必须是字符串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A、集合中的数据是无序的B、结合中的数据是可以重复的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0A、人类学习过程的认知模型B、通用学习算法答案c

95、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、k-means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间的距离D、k-means属于无监督学习答案B

96、DBSCAN算法属于（）A、划分聚类B、层次聚类C、完全聚类D、不完全聚类答案D

97、误差反向传播算法属于（）学习规则A、无导B、有导C、死记忆D、混合答案B

98、下列关于多层感知机的描述正确的是（）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

99、下列关于卷积神经网络说法错误的是（）A、是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型B、卷积神经网络模拟了人类信息处理的过程C、图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理D、模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路答案A

100、下列关于生成对抗神经网络的描述错误的是（）A、生成对抗网络包括两部分，即生成器和判别器B、生成对抗网络的判别器进行训练时，其输入为生成器生成的图像和来自训练集中的真实图像，并对其进行判别C、生成对抗网络的生成器从随机噪声中生成图像（随机噪声通常从均匀分布或高斯分布中获取）D、既然生成对抗网络是无监督模型，则不需要任何训练数据答案D

101、人工神经网络答案:也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel）它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的

102、建模答案利用数据获得经验的过程答案:填充缺失值、发现并消除数据异常点的过程

104、鲁棒性答案:鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思它也是在异常和危险情况下系统生存的能力，指系统在不确定性的扰动下，具有保持某种性能不变的能力

105、泛化误差答案指模型在新样本（测试集）上的误差

106、方差答案是模型的预测结果在均值附近偏移的程度

107、偏差答案是模型预测结果的均值与试图预测的正确值之间的差异

108、参数答案模型从历史训练数据中学到的一部分

109、超参数答案是模型的外部配置，常用于估计模型参数的过程中，优化目标是提高模型的泛化能力

110、损失函数答案用来描述目标分类的错误，反映了感知器目标输出和实际输出间的误差

111、目标检测答案也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力

112、学习速率答案梯度下降过程中的损失改进“步长”

113、收敛答案通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态

114、梯度答案偏导数相对于所有自变量的向量在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量梯度指向最高速上升的方向

115、梯度下降法答案:一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的**组合，从而将损失降至最低

116、编写KNN算法实现手写数字识别，补充如图所示核心函数myKNN的全部代码，使其能够返回预测结果，其中函数参数testDigittrainXtrainY分别是测试数据，训练集数据和标签答案

117、下列哪个不是人工智能的研究领域A、机器证明B、模式识别C、人工生命D、编译原理答案D

118、神经网络研究属于下列（）学派A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、都不是答案B

119、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中优解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A

120、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D

121、下列哪部分不是专家系统的组成部分A、用户B、综合数据库C、推理机D、知识库答案A

122、语义网络表达知识时，有向弧AK0链、ISA链是用来表达节点知识的（）A、无悖性B、可扩充性C、继承性答案C

123、仅个体变元被量化的谓词成为（）A、一阶谓词B、原子公式C、二阶谓词答案A

124、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（）A、事实B、规则C、控制和元知识D、关系答案D

125、人工智能是一门（）A、数学和生理学B、心理学和生理学C、语言学D、综W性的交叉学科和边缘学科答案D

126、或图通常称为（）A、框架网络B、语义图C、博弈图D、状态图答案D

127、反演归结证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证A、永真式B、包孕式C、空子句答案C

128.对于线性可分的二分类任务样本集，将训练样本分开的超平面有很多，支持向量机试图寻找满足什么条件的超平面？（）A.在正负类样本“正中间”的B.靠近正类样本的C.靠近负类样本的D.以上说法都不对

129.如果不存在一个能正确划分两类样本的超平面，应该怎么办？（）A.将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性可分B.将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性不可分C.将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性可分D.将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性不可分

129.关于核函数的说法，正确的是oA.能绕过显式考虑特征映射B.能够缓解计算高维内积的困难C.能够直接在原始的特征空间计算D.以上说法都是正确的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非监督学习、聚类非监督学习、神经网络非监督学习、强化学习非监督学习、有教师学习答案C【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0A、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

17、【单选题】是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力A、模型测试B、泛化能力C、过拟合D、模型训练答案B

java基础分类题库及答案

18、【单选题】训练集、验证集和测试集在使用过程中的顺序是A、测试集、训练集、验证集B、训练集、测试集、验证集C、验证集、训练集、测试集D、训练集、验证集、测试集答案B

19、【单选题】关于过拟合的说法，正确的是0A、指模型学习不足B、会使得模型泛化能力高C、会强化欠拟合D、可以通过交叉验证改善答案D

20、【单选题】混淆矩阵中的TP=16FP=12FN=8TN=4准确率是A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3答案B

21、【单选题】混淆矩阵中的TP=16FP=12FN=8TN=4精确率是A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3答案C

22、【单选题】混淆矩阵中的TP=16FP=12FN=8TN=4召回率是A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3答案D

23、【单选题】两个n维向量为aInA、n3-—B、n――c、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0A、01B、0kC、0nkD、0kI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、寻找最优模型时可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B、正则化C、增加模型的复杂度D、以上都是答案BA、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0A、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、距禺度量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0A、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、K-Means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0A、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

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B、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

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;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答案深度

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—答案CNN

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