人工智能基础（2023）学习通章节答案期末考试题库2023年

人工智能基础（2023）学习通超星课后章节答案期末考试题库2023年Matplotlib模块中绘图显示网格线的函数是show()。

答案:

错

在开始绘制词云图之前,一般需要安装库jieba和wordcloud,其中jieba用于中文分词。

答案:

对

NumPy模块中生成正态分布的随机函数是random.normal()。

答案:

对

关于Matplotlib模块中的画布,说法正确的是________。

答案:

只能创建一张画布,一张画布中只能有一个绘图区

2010年开始,神经网络、深度学习成为人工智能行业主导,这些AI概念出自行为主义学派。

答案:

错

人工智能领域的派系之争由来已久,从人工智能历史来看,对于人工智能的研究主要有符号主义、连接主义和行为主义三家具有代表性的理论学派。

答案:

对

近年来深度学习算法的广泛应用使人工智能进入高速发展期。

答案:

对

目前被广泛使用的图像识别技术是符号主义学派的研究成果。

答案:

错

1956年夏季,麦卡锡、明斯基、香农等科学家在美国达特茅斯学院召开了一个夏季讨论会,在该次会议上,第一次提出了人工智能这一术语。

答案:

对

人工智能的含义最早由图灵于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,称为图灵测试。

答案:

对

______与其他三个属于不同人工智能应用领域。

答案:

语音识别

机器翻译属于______领域的应用。

答案:

自然语言处理

不是专家系统组成部分的是______。

答案:

用户

不是自然语言处理要实现的目标的是______。

答案:

欣赏音乐

下列哪个不是人工智能的技术应用领域______。

答案:

编译原理

人工神经网络的特点和优越性不包括______。

答案:

自动识别功能

专家系统是以______为基础,推理为核心的系统。

答案:

知识

物流运输车辆调配属于人工智能在______技术领域中的应用。

答案:

组合优化

以下不属于人工智能在计算机视觉领域应用的是______。

答案:

实时字幕

智能机器人可以根据______得到信息。

答案:

感知能力

机器人具有语言识别和理解、文字识别、环境互动的功能,这属于人工智能研究______方面的内容。

答案:

机器感知

机器学习从不同的角度,有不同的分类方式,以下哪项不属于按系统学习能力分类的类别______。

答案:

函数学习

______主要通过机器思维实现,它使机器能模拟人类思维活动。

答案:

机器智能

不属于人工智能机器感知领域的是______。

答案:

使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力

机器人为了能方便与人交流,利用打手势来表达自己的想法,这是智能的______。

答案:

行为能力

机器学习是研究如何使用计算机______的一门学科。

答案:

模拟人类学习活动

2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,基于________的人工智能机器人AlphaGo战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。

答案:

深度学习

不属于人工智能的学派是______。

答案:

机会主义

一般来讲,属于人工智能语言的是______。

答案:

LISP

关于Matplotlib模块中创建子图,以下正确的说法是________。

答案:

add_subplot()是画布的方法

关于Matplotlib模块中matplotlib.pyplot.plot()函数的调用时的format_string参数,以下说法正确的是________。

答案:

它控制颜色、点的形状以及线条的线型

关于Matplotlib模块,假设已执行了importmatplotlib.pyplotasplt语句,接着为了创建画布,简单正确的用法是________。

答案:

plt.figure()

观察一批数据中的每一个数据在所有数据的总和中所占的比例,适合的图形是______。

答案:

饼图

DataFrame.append()函数是用来进行________。

答案:

增加元素

DataFrame.dropna()函数的thresh参数值为6时表示________。

答案:

有效数据小于6的行

以下不是DataFrame对象的组成部分的是________。

答案:

标题

以下不会影响DataFrame对象中数据的操作是________。

答案:

进行元素的查询

DataFrame.drop()函数是用来________。

答案:

删除元素

下面用于读取CSV文件到DataFrame对象的函数为________。

答案:

read_csv()

对于arr=np.arange(1,13).reshape(3,4)，以下不能访问7、8、11和12的语句是________。

答案:

arr[[1,2],[2,3]]

[0.,0.,1.]]

答案:

np.eye(3)

以下用于求NumPy一维数组arr中非0元素的位置索引的是________。

答案:

np.where(arr!=0)

以下用于求NumPy二维数组arr中每行的平均值的语句是________。

答案:

arr.mean(axis=1)

以下用于创建一个3×3的二维数组,其值域为0到8的语句是________。

答案:

array=np.arange(9).reshape(3,3)

（）

答案:

fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.preprocessingimportNormalizerboston=load_boston()X=boston.data[:10,:5]minmax_scaler=MinMaxScaler()boston_minmax=minmax_scaler.fit_transform(X)print(boston_minmax)standerd_scaler=StandardScaler()boston_standerd=standerd_scaler.fit_transform(X)print(boston_standerd)normalizer_scaler=Normalizer()boston_normalizer=normalizer_scaler.fit_transform(X)print(boston_normalizer)

使用KNN算法对鸢尾花数据集进行预测分析（）

答案:

fromsklearn.datasetsimportload_iris

boston多元线性回归（）

答案:

fromsklearn.datasetsimportload_boston

鸢尾花数据Kmeans无监督学习算法实现（）

答案:

importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpplt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"iris=datasets.load_iris()X=iris.dataest=KMeans(n_clusters=3)est.fit(X)print(est.cluster_centers_)print(est.labels_)labels=est.labels_fig=plt.figure(figsize=(8,5),dpi=144)ax=Axes3D(fig,elev=48,azim=134)ax.scatter(X[:,3],X[:,0],X[:,2],c=labels.astype(np.float),edgecolor="k")ax.set_xlabel("花萼宽度")ax.set_ylabel("萼片长度")ax.set_zlabel("花瓣长度")ax.set_title("Iris数据集的聚类分析")ax.dist=12plt.show()

使用PCA对鸢尾花数据进行降维分析代码（）

答案:

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAplt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falseiris=load_iris()X=iris.datay=iris.targetpca=PCA(n_components=2)X_p=pca.fit_transform(X)plt.figure()colors="rgw"edge_colors="rgb"marker="x>o"label=iris.targetforiinrange(3):

plt.scatter(X_p[y==i,0],X_p[y==i,1],c=colors[i],edgecolors=edge_colors[i],\

marker=marker[i],label=label[i])plt.xlabel("维度1")plt.ylabel("维度2")plt.title("鸢尾花")plt.legend()plt.show()

对数据安全没有特别要求的中小型企业在提供云端人工智能服务时应选择私有云。

答案:

错

机器学习是研究如何使用计算机模拟或实现人类的学习行为的一门学科。

答案:

对

连接主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

答案:

对

知识工程是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,它涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等诸多领域。

答案:

错

大数据时代的知识工程,是使数据产生智慧完成从数据到信息到知识,最终到智能应用的转变过程。

答案:

对

专家系统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。

答案:

错

机器学习主要指计算机的表达能力,即模拟人的能力行为,如说话、写字、画画、走路和取物等各种操作。

答案:

错

搜索技术分为盲目搜索和启发式搜索两类。

答案:

对

第二代智能计算系统形成于人工智能发展的第三次热潮,主要用于机器学习。

答案:

错

机器学习是一个流程性很强的工作,其流程包括数据采集、数据清洗、数据预处理、特征工程、模型调优、模型融合、模型验证、模型持久化等。

答案:

对

查看变量或者常量的数据类型的命令是（）

答案:

type

通过降维算法将数据从高维压缩至低维,不仅可以去除冗余信息,还能加速计算。

答案:

对

在人工智能研究中,聚类通常属于非监督学习,而回归属于半监督学习。

答案:

错

逻辑回归是一种广义线性模型。尽管也叫回归,但它用于分类而不是用于回归。

答案:

对

对于线性回归,如果预测的变量是离散的或定性的,称其为分类;如果预测的变量是连续的或定量的,则称其为回归。

答案:

对

线性回归方程y=bx+a中a和b为模型的未知参数,此处a还称为截距。

答案:

对

当自变量个数为1时称为一元回归;当自变量个数大于1时称为多元回归。

答案:

对

在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数R的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是乙。

答案:

错

KNN分类算法返回前k个点出现频率最低的类别作为当前点的预测分类。

答案:

错

分类算法常见的性能指标有准确率、精确率和召回率。

答案:

对

分类是一种无监督学习算法。

答案:

错

聚类分析中,相似或相似的描述是基于数据描述属性的取值来确定的,常常用距离来表示。

答案:

对

聚类分析是建立一种分类方法,它将一批样本或变量按照它们在性质上的相似性进行科学的分类。

答案:

对

已知坐标轴中两点A(2,−2)、B(−1,2),这两点的欧式距离为5。

答案:

对

测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。

答案:

错

回归主要评价指标有平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等。

答案:

对

机器学习一般可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四类。

答案:

对

使用scikit-learn中的PCA方法降维时,指定降维维度的参数是______。

答案:

n_components

以下对降维的描述错误的是______。

答案:

降维后的维度越少越好

降维的作用不包括______。

答案:

减少数据类别

PCA是最常用的降维算法,以下有关PCA算法描述错误的是______。

答案:

选择向量时,投影后方差越小越好

下列不属于降维算法的是______。

答案:

K-Means

以下哪种操作对于减少数据集的维度会更好______。

答案:

删除缺少值太多的列

______研究一个或多个因变量与另一个或多个自变量之间的依存关系,用自变量的值来估计或预测因变量的总体平均值。

答案:

回归

LinearRegression对象的主要方法中,用来拟合线性模型,即将训练集数据放入模型进行训练的方法是______。

答案:

fit

以下______模块中实现了大量的线性回归模型。

答案:

linear_model

回归(Regression)这一术语最初由英国统计学家______引入。

答案:

高尔顿

工人月工资y(元)依劳动生产率x(千元)变化的回归直线方程为y=60+90x,下列判断正确的是______。

答案:

劳动生产率提高1000元时,工资提高90元

一位母亲记录了儿子3~9岁的身高,由此建立的身高与年龄的回归直线方程为据此可以预测这个孩子10岁时的身高,则正确的叙述是______。

答案:

身高在145.83cm左右

以下有关KMeans聚类和KNN分类算法,描述准确的是_______。

答案:

KMeans聚类和KNN分类都只能处理数值型数据

下列有关scikit-learn里的KNN算法描述正确的是_______。

答案:

KneighborsClassifier默认使用欧式距离

以下应用场景不属于分类的是_______。

答案:

将未知种类水果划分到不同类

下列关于KNN算法描述正确的是_______。

答案:

KNN算法需要事先确定K值

对于类sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier,利用______方法可以实现某个数据点类别的预测。

答案:

predict()

当给定一定量已标记类别的训练数据,对于某个未知类别的数据点时,可以使用哪种技术来确定该数据点的类别_______。

答案:

分类

K-means聚类算法属于_______算法。

答案:

基于划分的聚类

假设某类簇包含了数据点[(1,2),(3,4),(5,3)],则该类簇的质心为______。

答案:

(3,3)

当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离______。

答案:

聚类

K-Means算法要求输入的数据类型必须是______。

答案:

数值型

下列关于机器学习描述正确的是______。

答案:

分类是有监督的学习,聚类是无监督的学习

下面哪个情形可以作为K-Means迭代终止的条件______。

答案:

前后两次迭代中,每个聚类的质心不再改变

下列关于有监督和无监督学习说法中不正确的是______。

答案:

有监督学习有明确的学习目标,而无监督学习没有

机器学习的数据一般是由______和______两部分组成。

答案:

特征、标签

在训练模型时要最小化损失函数,有可能出现过拟合的问题。以下哪项数据处理方式可以防止模型过拟合______。

答案:

正则化

监督学习主要包括了______和______两类

答案:

分类、回归

以下不是分类常用的评价指标的是______。

答案:

均方误差

______是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的重要分支,是实现人工智能的重要方法。

答案:

机器学习

传统的神经网络模型是由输入层、中继层和输出层组成,且每层都是由一维神经元构成。

答案:

错

常见的神经网络模型有KNN、PCA。

答案:

错

Keras的核心数据结构是模型。

答案:

对

BP算法主要由正向传播和反向传播两次传播方法组成。

答案:

对

在TensorFlow游乐场中,参数设置区域中界面可以设置主要包括训练次数、学习率、激活函数、正则化、正则化率和问题类型。

答案:

对

TensorFlow游乐场主要解决的问题有分类问题和回归问题两种。

答案:

对

在TensorFlow游乐场中,HIDDENLAYERS区域部分可以设置隐藏层的层数和每个隐藏层的节点数目。层与层之间的连线表明神经元权重值的大小。

答案:

对

关于卷积神经网络,下列的描述错误的是______。

答案:

卷积层、池化层、Dropout层和全连接层出现的次数唯一

下列不属于构建2D卷积层Conv2D()函数的参数的是______。

答案:

权重系数

卷积神经网络中典型的模式不包括______。

答案:

多个连续的池化层,然后跟着一个卷积层

下面关于池化的描述中,错误的是______。

答案:

池化之后图像的尺寸没有变化

关于卷积神经网络(其中函数Conv2D和MaxPooling2D中padding="same")的说法正确的是______。

答案:

从开始的层到后面的层,经过变换得到的特征图的尺寸逐渐变小

假定图像的尺寸为n*n,卷积核的尺寸为k*k,则卷积后获得的新图像尺寸为______。

答案:

(n-k+1)*(n-k+1)

神经网络模型如果想获得更好的分类效果,可以通过以下哪种手段______。

答案:

增加数据集的输入特征的数量

TensorFlow是一个由______公司开发的开源机器学习平台。

答案:

谷歌

以下不属于深度学习框架的是______。

答案:

C语言

FashionMNIST数据集中图像的通道数是______。

答案:

1

FashionMNIST数据集输入尺寸大小是______。

答案:

28*28

激活函数有Sigmoid函数的值域是______。

答案:

(0,1)

以下哪项不属于构建神经网络结构的内容______。

答案:

选取数据特征属性

下列属于线性激活函数的是______。

答案:

Linear

使用TensorFlow游乐场的HIDDENLAYERS区域,以下说法错误的是______。

答案:

调节隐藏层数量不能对模型进行优化

以下哪项不是深度学习快速发展的主要原因______。

答案:

Keras的流行

神经网络模型因受人类大脑的启发而得名,神经网络由许多神经元组成,每个神经元接受一个输入,对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中,哪一项是正确的______。

答案:

以上都正确

下列哪个函数不是常用的神经网络激活函数______。

答案:

y=3x

由智能控制系统独立完成汽车所有驾驶操作称为自动驾驶技术。

答案:

对

以下哪个不是人工智能发展过程中的重要事件______。

答案:

2010年苹果第四代手机iPhone4发布

关于人工智能程序,表述不正确的是______。

答案:

任何计算机程序都具有人工智能

关于人工智能,叙述不正确的是______。

答案:

人工智能是上世纪五十年代才开始的一项技术,还没有得到应用

人工智能诞生于______。

答案:

达特茅斯(Dartmouth)

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。

答案:

模拟、延伸和扩展人的智能

人工智能是一门______。

答案:

综合性的交叉学科和边缘学科

Python软件包自带的最基本集成开发环境是Spyder。

答案:

错

Python控制结构中的循环结构是根据判断条件选择不同路径的运行方式。

答案:

错

腾讯扣叮人工智能实验室是一个面向人工智能开发的在线编程平台,同时支持代码编程与积木编程两种形式。

答案:

对

华为的ModelArts使用对象存储服务进行数据存储以及模型备份。

答案:

对

文本分类是计算机视觉领域非常经典的问题,可用于新闻主题分类、情感分析、垃圾邮件的判定、商品评论和影视评论的分类等。

答案:

错

图像标签基于深度学技术,用于准确识别图像中的视觉内容。

答案:

对

Anaconda集成的__________是一个基于网页的交互式代码编辑软件,可被应用于代码开发、文档编写、代码运行和结果展示的全过程计算。

答案:

JupyterNotebook

在Anaconda中进行第三方库的安装,正确的命令是______。

答案:

pipinstall包名

没有集成在Anaconda中的应用程序是______。

答案:

JetbrainsPyCharm

关于Python变量,说法正确的是______。

答案:

变量无需声明数据类型便可以直接赋值

华为ModelArts面向简单应用的开发者,可使用______功能,低门槛、零代码地快速构建AI应用。

答案:

自动学习

不属于图像分类技术应用领域的是______。

答案:

自动驾驶技术

政治人物检测是基于______的图像智能审核方案,可快速判断是否有政治人物、事件等敏感信息,将违规信息扼杀在萌芽状态,帮助降低人力审核成本。

答案:

深度学习

客流分析可准确分析顾客年龄、性别等信息,区别新老客户,助力精准营销,其应用的主要技术不包括______。

答案:

文字识别

图像去雾的应用场景不包括______。

答案:

美颜相机

华为EI智能体验馆中,适用于模糊图像重建高清图像,并保持图像内容真实可信,颜色不失真的人工智能应用是______。

答案:

低光照增强

python标识符不区分大小写

答案:

错

Python标识符不能与关键字同名

答案:

对

变量x是整数，求该数的个位数用（）实现，十位数是用（）实现

答案:

x%10###(x//10)%10

python中浮点数可提供至多（）个数字的精度

答案:

15

变量x是复数，求x的实部语法（），求虚部（）

答案:

x.real###x.imag

python提供3种数字类型（）（）（）

答案:

整型;int;###浮点型;float;###复数;complex;

python语言使用（）技术管理变量的数据类型

答案:

动态类型

python数据储存在内存中被封装成对象，每一个对象都由（）（）（）来标识

答案:

对象ID###类型###值

标识符是由（）()()()组成

答案:

大小写英文字母###汉字###数字###下划线

Python基本字符包括（）、（）、（）、其他一些可打印字符、（）。

答案:

数字字符###大小写英文字母###中文字符###特殊字符

输入s="PythonString"，再输入下面语句,理解字符串运算s.upper():______________s.lower():______________s:______________s.find('i'):______________s.replace('ing','gni'):______________t=s.split('')，t:______________

答案:

PYTHONSTRING###pythonstring###PythonString###10###PythonStrgni###['Python','String']

输入：d1={"A":65,"B":66,"a":97,"c":99}，输入：d2=d1，输入：d2["A"]=0，输入：s=d1["A"]+d2["A"]s的值：_________________。

答案:

0

输入str="Hello,PythonWorld!"，输入str[0]:____________，输入str[5]:_____________，输入str[6:-7]:___________________，输入str[::-1]:_________。

答案:

H###,###Python###!dlroWnohtyP,olleH

输入s1="Hello"，输入s2="Python"再输入s=s1+s2，显示s的值。输入s1ins，测试成员。输入s3=s1+s2*3，显示s3的值。s:______________，s1ins的结果:______________，s3:______________

答案:

HelloPython###True###HelloPythonPythonPython

break和continue的差别

答案:

#differencebetweenbreakandcontinuen=1#print("\n下面是break的结果:\n")whilen<10:

n=n+1

ifn%2!=0:

break

print("循环内：",n)print("循环外：",n)#print("\n下面是continue的结果:\n")m=1whilem<10:

m=m+1

ifm%2!=0:

continue

print("循环内：",m)print("循环外：",m)

在程序中需要使用math库中的gcd()函数计算两数的最大公约数,已知调用语句为:x=gcd(a,b),那么导入的语句是_____。

答案:

frommathimportgcd

以下语句的输出结果是_____。>>>f=lambdax,y:y+x>>>f(10,10)

答案:

20

执行完以下程序,输出的结果为_____。deffunc(a,b):c=a*breturncs=func(10,2)print(c,s)

答案:

NameError:name'c'isnotdefined

函数要返回一个数据到调用处,使用_____语句。

答案:

return

Python中定义函数的关键字是_____。

答案:

def

i=i+2

答案:

sum=4,i=5

i=i+1

答案:

sum=15,i=6

sum+=i

答案:

sum=10