广东开放大学人工智能基础（专2022春）-单元小练答案

1、试卷总分:37 得分:33阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。答案:正确联邦学习能更有利于保护各方数据隐私安全。答案:正确社交媒体平台不使用机器学习算法。答案:错误Boosting算法是AdaBoosting算法的加强版。答案:错误1980年，美国卡内基一梅隆大学举办了第一届机器学习国际研讨会，这标志着机器学习的研究在世界范围内再次兴起。答案:正确运用机器学习不存在社会伦理问题，不会给社会带来负面影响。答案:错误预测支付宝里的芝麻信用分数属于通过机器学习的分类问题。答案:错误机器学习的本质是基于大量的数据和一定的算法规则，使计算机可

2、以自主模拟人类的学习过程，并通过不断的数据“学习”提高性能并做出智能决策的行为。答案:正确通常可设置用于训练的样本数据占总样本数据的1/3左右，用于测试的样本数据占总样本数据的2/3左右。答案:错误无监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。答案:错误监督学习解决的主要是聚类和降维的问题。答案:错误2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，以3：0战胜世界围棋冠军柯洁的是AlphaGo Master。答案:正确情感分析是一种实时机器学习的应用，可确定说话者或作者的情感或观点。答案:正确弱监督学习按照数据的标注程度可以分为以下三类：不完全监督，不确切监督，不精确监督。答案:正确自动机器学习的

3、应用需要大量的人工干预，这些人工干预表现在：特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。答案:错误率先提出了“机器学习”这一说法的科学家是_。亚瑟塞缪尔阿兰图灵约翰麦卡锡爱德华费根鲍姆答案:A17._算法的提出是机器学习领域中一个最重要的突破。决策树支持向量机(SVM)Boosting集成学习答案:B18.被称为“深度学习之父”的科学家是_。杰弗里辛顿爱德华费根鲍姆约翰麦卡锡亚瑟塞缪尔答案:A19.可以对事物的某些方面的特点进行刻画的数字或者属性被称为_。数据特征价值信息答案:B20.在机器学习中，把能够完成分类任务的算法或分类模型被称为_。分类器规则样本聚合器答案:A21.一监狱人脸识

4、别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4 种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面最适合此种应用需求的学习方法是_。二分类方法回归方法多分类方法层次聚类方法答案:C22.标志机器学习领域迈出的第一步。Turing提出了著名的“图灵测试”K近邻算法出现唐纳德赫布提出赫布理论，解释了学习过程中大脑神经元发生的变化。Rosenblatt提出感知器模型，3年后Widrow用delta学习法则对感知器模型进行训练，该方法被称为最小二乘法。答案:C23.评价一个分类器的性能的常见的评价指标是_。准确率均值方差查重率答案:A24._使用有限的、含有噪声的或者标注不准确的数据来进行模型参数

5、的训练。监督学习无监督学习弱监督学习强化学习答案:C25._年，杰弗里辛顿以及他的学生鲁斯兰萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念。2006200520042003答案:A26.当下机器学习比较热门的研究方向是_。联邦学习强化学习深度学习自动机器学习答案:ABCD27.分类器算法包含哪几个部分_。用训练集训练分类器报告测试结果用测试集测试分类器创建样本数据集（训练集）答案:ABCD28.深度学习的成功主要归结于哪些因素？_。大时代大模型大计算大数答案:BCD29.强化学习系统的关键元素是_。奖励聚类策略分类答案:AC30.常见的监督学习算法有_。线性回归K均值聚类神经网络支持向量机答案:ACD3

6、1.下列关于AlphaGo下围棋的原理说法正确的有_。AlphaGo 用策略网络（policy network）来减小“搜索宽度”，即实现对人类“棋感”的模拟。AlphaGo借助谷歌的技术优势海量数据、并行计算以及GPU、TPU，通过训练最终获得远超人类棋手的棋力AlphaGo下围棋的原理借鉴了专业围棋棋手的思维，也就是俗话说的“走一步、看三步”。AlphaGo用估值网络（value network）来减小“搜索深度”，从而模拟人类对盘面的综合判断答案:ABCD32.根据学习能力，机器学习可分为_。无监督学习强化学习监督学习弱监督学习答案:ABCD33.强化学习常见的应用场景是_。牙医机器人游戏会计答案:BC34.无监督学习的主要特点有_。无监督学习无法量化效果无监督学习没有明确的目的无监督学习的主要的任务是回归和分类无监督学习不需要给数据打标签答案:ABD35.机器学习在风险管理的应用有_。市场风险企业风险信用风险欺诈风