《人工智能基础》期末考试试卷附答案_第1页
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文档简介

《人工智能基础》期末考试试卷附答案一、选择题(每题2分，共20分)1.以下哪一项是人工智能(AI)的定义？A.研究如何使计算机执行人类智能任务的学科B.开发能够自主思考和解决问题的软件C.利用计算机模拟人类的学习过程D.A、B、C都正确2.以下哪一项不属于机器学习的类型？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.深度学习3.以下哪一项是神经网络的基本单位？A.节点B.层D.权重4.以下哪一项是决策树算法的主要优点？A.解释性强B.复杂度高C.运行速度快D.需要大量数据进行训练5.以下哪一项是支持向量机(SVM)的主要应用场景？A.分类问题B.回归问题C.聚类问题D.关联规则挖掘二、填空题(每题2分，共20分)6.人工智能的三大任务是______、______和______。7.朴素贝叶斯分类器是基于______原理进行分类的。8.在深度学习中，卷积神经网络(CNN)主要用于______任务。9.人工神经网络(ANN)模仿了______的神经元连接方式。10.最大似然估计(MLE)是______估计方法的一种。三、简答题(每题5分，共30分)11.简述监督学习和无监督学习的区别。12.什么是过拟合？请简述过拟合的原因和解决方法。13.请解释什么是“数据增强”，并给出两个应用场景。14.简述支持向量机(SVM)的工作原理。15.请列举三种常用的优化算法，并简要介绍它们的应用场景。四、应用题(每题10分，共20分)16.假设我们有一个用于识别图片中猫和狗的数据集，其中70%的数据用于训练集，30%的数据用于测试集。请简述您将如何评估模型的性能。17.假设我们正在使用决策树进行分类任务，并发现树的深度为5时，训练集的准确率为95%，但测试集的准确率只有80%。请简述可能的原因，并提出改进建议。答案：一、选择题D.深度学习D.深度学习A.节点A.解释性强C.分类问题二、填空题6.知识表示、推理、学习7.贝叶斯定理8.图像识别9.人脑10.最大似然三、简答题11.监督学习是在已知输入和输出情况下，通过学习算法得到一个模型，以便对新的输入进行预测。无监督学习是在没有labeled数据的情况下，通过学习算法得到数据内在的结构或规律。13.数据增强是通过人工方式对数据进行变换，以扩充训练集的方法。应用场景包括图像识别、自然语言处理等。14.SVM是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开，使得两类数据点之间的距离最大化。15.常用的优化算法包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。梯度下降法适用于大规模问题，牛顿法和共轭梯度法适用于大规模优化问题。四、应用题16.评估模型性能的方法包括准确率、召回率、F1分数等。可以使用交叉验证方法来评

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