【MOOC】人工智能：模型与算法-浙江大学 中国大学慕课MOOC答案

【MOOC】人工智能：模型与算法-浙江大学中国大学慕课MOOC答案第一周测试1、【单选题】如果一个问题或者任务不可计算，那么对这个问题或任务的描述哪一句是正确的（）本题答案：【图灵机不可停机】2、【单选题】下面哪一句话准确描述了摩尔定律（）本题答案：【摩尔定律描述了计算机的计算速度每一年半增长一倍的规律】3、【单选题】下面哪个方法于20世纪被提出来，用来描述对计算机智能水平进行测试（）本题答案：【图灵测试】4、【单选题】1955年，麦卡锡、明斯基、香农和诺切斯特四位学者首次提出“artificialintelligence（人工智能）”这个概念时，希望人工智能研究的主题是（）本题答案：【用计算机来模拟人类智能】5、【单选题】下面哪个描述不属于对人工智能的分类（）本题答案：【生物智能】6、【单选题】下面哪一句话是正确的（）本题答案：【深度学习是一种机器学习的方法】7、【单选题】以逻辑规则为核心的逻辑推理、以数据驱动为核心的机器学习和以问题引导为核心的强化学习是三种人工智能的方法，下面哪一句话的描述是不正确的（）本题答案：【目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据（无论数据是具备标签还是不具备标签）中来学习数据模式，完成给定任务】8、【单选题】下面对人类智能和机器智能的描述哪一句是不正确的（）本题答案：【人类智能和机器智能均具备常识，因此能够进行常识性推理】9、【单选题】我们常说“人类是智能回路的总开关”，即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度，下面哪一句话对这个观点的描述不正确（）本题答案：【机器智能目前已经超越了人类智能】10、【单选题】下面哪句话描述了现有深度学习这一种人工智能方法的特点（）本题答案：【大数据，小任务】11、【单选题】20世纪30年代，围绕可计算这一重要思想，一些模型被提出。下述哪个模型不是于这个时期在可计算思想推动下产生的（）本题答案：【冯诺依曼模型】12、【单选题】德国著名数学家希尔伯特在1900年举办的国际数学家大会中所提出的“算术公理的相容性(thecompatibilityofthearithmeticalaxioms)”这一问题推动了可计算思想研究的深入。在希尔伯特所提出的这个问题中，一个算术公理系统是相容的需要满足三个特点。下面哪个描述不属于这三个特点之一（）本题答案：【复杂性，即算法性能与输入数据大小相关】13、【单选题】下面哪个描述不属于邱奇－图灵论题所包含的意思（）本题答案：【任何表达力足够强的(递归可枚举)形式系统同时满足一致性和完备性】第二周测试1、【单选题】在启发式搜索（有信息搜索）中，评价函数的作用是（）本题答案：【从当前节点出发来选择后续节点】2、【单选题】在启发式搜索（有信息搜索）中，启发函数的作用是（）本题答案：【计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值】3、【单选题】在贪婪最佳优先搜索中，评价函数取值和启发函数取值之间的关系是（)本题答案：【相等】4、【单选题】在A*搜索算法中，评价函数可以如下定义（）本题答案：【评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)+(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)】5、【单选题】A*算法是一种有信息搜索算法，在最短路径搜索中引入的辅助信息是（）本题答案：【任意一个城市到目标城市之间直线距离】6、【单选题】为了保证A*算法是最优的，需要启发函数具有可容（admissible）和一致（consistency）的特点,下面对启发函数具有可容性这一特点的解释正确的是（）本题答案：【启发函数不会过高估计从当前节点到目标结点之间的实际开销代价】7、【单选题】下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中，哪句描述是不正确的（）本题答案：【节点先后次序不会影响剪枝效率】8、【单选题】下面对minimax搜索算法描述中，哪句描述是不正确的（）本题答案：【minimax搜索不需要遍历游戏树中所有节点】9、【单选题】Alpha和Beta两个值在Alpha-Beta剪枝搜索中被用来判断某个节点的后续节点是否可被剪枝，下面对Alpha和Beta的初始化取值描述正确的是（）本题答案：【Alpha和Beta初始值分别为负无穷大和正无穷大】10、【单选题】下面对上限置信区间(UpperConfidenceBound,UCB)算法在多臂赌博机中的描述，哪句描述是不正确的（）本题答案：【UCB算法每次随机选择一个赌博机来拉动其臂膀】11、【单选题】下面哪一种有序组合是蒙特卡洛树搜索中一次正确的迭代步骤（）本题答案：【选举、扩展、模拟、反向传播】12、【单选题】下面对minimax搜索、alpha-beta剪枝搜索和蒙特卡洛树搜索的描述中，哪一句描述是不正确的（）本题答案：【对于一个规模较小的游戏树，alpha-beta剪枝搜索和minimax搜索的结果会不同】第三周测试1、【单选题】如果命题p为真、命题q为假，则下述哪个复合命题为真命题（）本题答案：【如果q则p】2、【单选题】p和q均是原子命题，“如果p那么q”是由p和q组合得到的复合命题。下面对“如果p那么q”这一复合命题描述不正确的是（）本题答案：【无法用真值表来判断“如果p那么q”的真假】3、【单选题】下面哪个复合命题与“如果秋天天气变凉，那么大雁南飞越冬”是逻辑等价的（）本题答案：【如果大雁不南飞越冬，那么秋天天气没有变凉】4、【单选题】下面哪一句话对命题逻辑中的归结(resolution)规则的描述是不正确的（）本题答案：【对命题q及其反命题应用归结法，所得到的命题为假命题】5、【单选题】下面哪一句话对命题范式的描述是不正确的（）本题答案：【一个析取范式是不成立的，当且仅当它包含一个不成立的简单合取式】6、【单选题】下面哪个逻辑等价关系是不成立的（）本题答案：【】7、【单选题】下面哪个谓词逻辑的推理规则是不成立的（）本题答案：【】8、【单选题】知识图谱可视为包含多种关系的图。在图中，每个节点是一个实体（如人名、地名、事件和活动等），任意两个节点之间的边表示这两个节点之间存在的关系。下面对知识图谱的描述，哪一句话的描述不正确（）本题答案：【知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边】9、【单选题】如果知识图谱中有David和Mike两个节点，他们之间具有classmate和brother关系。在知识图谱中还存在其他丰富节点和丰富关系（如couple,parent等）前提下，下面描述不正确的是（）本题答案：【仅可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例，无法找到这两个谓词的反例。】10、【单选题】在一阶归纳学习中，只要给定目标谓词，FOIL算法从若干样例出发，不断测试所得到推理规则是否还包含反例，一旦不包含负例，则学习结束，展示了“归纳学习”能力。下面所列出的哪个样例，不属于FOIL在学习推理规则中所利用的样例。本题答案：【信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子】11、【单选题】下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值(informationgain)阐释不正确的是（）本题答案：【信息增益值大小与背景知识样例数目有关。】第四周测试1、【单选题】基于知识图谱的路径排序推理方法可属于如下哪一种方法（）本题答案：【监督学习（即利用标注数据）】2、【单选题】下面哪个步骤不属于基于知识图谱的路径排序推理方法中的一个步骤（）本题答案：【定义和选择do算子操作】3、【单选题】在基于知识图谱的路径排序推理方法中，最后训练所得分类器的功能是（）本题答案：【给定两个实体（知识图谱中的两个节点），判断其是否具有分类器所表达的关系（即节点之间是否具有分类器所能够辨认的关系）】4、【单选题】下面对辛普森悖论描述不正确的是（）本题答案：【辛普森悖论的原因在于数据之间相互不关联。】5、【单选题】下面哪个描述的问题不属于因果分析的内容（）本题答案：【购买了A商品的顾客是否会购买B商品】6、【单选题】下面哪个模型不属于用来进行因果推理的模型（）本题答案：【有向有环图】7、【单选题】下面哪个说法是不正确的（）本题答案：【一个有向无环图无法唯一地决定一个联合分布】8、【单选题】在因果推理中，D-分离（d-separation）的作用是（）本题答案：【用于判断集合A中变量是否与集合B中变量相互独立（给定集合C）】9、【单选题】下面对干预(intervention)和do算子(do-calculus)描述不正确的是（）本题答案：【do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a】10、【单选题】下面对反事实推理(counterfactualmodel)描述不正确的是（）本题答案：【条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态（B'）之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的，说明条件变量与结果变量不存在因果关系。】11、【单选题】下面对通过因果图来进行因果推理所存在不足描述不正确的是（）本题答案：【因果图无法刻画数据之间的联合分布。】第五周测试1、【单选题】下面哪一种机器学习方法没有利用标注数据（）本题答案：【无监督学习】2、【单选题】下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于欠学习（）本题答案：【经验风险大、期望风险大】3、【单选题】下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于过学习（）本题答案：【经验风险小、期望风险大】4、【单选题】下面对结构风险最小化的描述中，哪一个描述是不正确的（）本题答案：【为了更好保证结构风险最小化，可适当减少标注数据】5、【单选题】监督学习方法又可以分为生成方法(generativeapproach)和判别方法(discriminativeapproach)。下面哪个方法不属于判别方法（）本题答案：【贝叶斯方法】6、【单选题】下面哪句话语较为恰当刻画了监督学习方法中生成方法的特点（）本题答案：【授之于鱼、不如授之于“渔”】7、【单选题】在线性回归模型中，所优化的目标函数是（）本题答案：【最小化残差平方和的均值】8、【单选题】线性回归中优化目标函数的求取过程与下面哪一种方法是相同的（）本题答案：【最小二乘法】9、【单选题】下面哪一句话对AdaBoosting的描述是不正确的（）本题答案：【在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重累加起来等于1】10、【单选题】下面哪一句话对概率近似正确(probablyapproximatelycorrect,PAC)的描述是不正确的（）本题答案：【强可学习模型指学习模型仅能完成若干部分样本识别与分类，其精度略高于随机猜测】11、【单选题】AdaBoosting在最小化如下目标函数（）本题答案：【指数损失函数】12、【单选题】下面对回归和分类的描述不正确的是（）本题答案：【回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习】第六周测试1、【单选题】由于K均值聚类是一个迭代过程，我们需要设置其迭代终止条件。下面哪句话正确描述了K均值聚类的迭代终止条件（）本题答案：【已经达到了迭代次数上限,或者前后两次迭代中聚类质心基本保持不变】2、【单选题】我们可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果，下面对这一视角描述不正确的是（）（单选2分）本题答案：【每个簇类的质心累加起来最小】3、【单选题】下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足()本题答案：【K均值聚类是无监督聚类】4、【单选题】下面对数据样本方差解释不正确的是（）本题答案：【方差刻画了样本数据的大小】5、【单选题】协方差可以用来计算两个变量之间的相关性，或者说计算两维样本数据中两个维度之间的相关性。基于计算所得的协方差值，可以来判断样本数据中两维变量之间是否存在关联关系。下面哪一个说法是不正确的（）本题答案：【当协方差值等于0时，则两个变量线性正相关】6、【单选题】皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationcoefficient）可将两组变量之间的关联度规整到一定的取值范围内。下面对皮尔逊相关系数描述不正确的是（）本题答案：【皮尔逊相关系数刻画了两组变量之间线性相关程度，如果其取值越大，则两者在线性相关的意义下相关程度越大；如果其值越小，表示两者在线性相关的意义下相关程度越小】7、【单选题】下面对相关性(correlation)和独立性(independence)描述不正确的是（）本题答案：【“不相关”是一个比“独立”要强的概念，即不相关一定相互独立】8、【单选题】下面对主成分分析的描述不正确的是（）本题答案：【在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度】9、【单选题】假设原始数据个数为n，原始数据维数为d，降维后的维数为l，下面对主成分分析算法描述不正确的是（）本题答案：【主成分分析学习得到了l个d维大小的向量，这l个d维向量之间彼此相关】10、【单选题】在主成分分析中，我们将带约束的最优化问题，通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题。下面对主成分分析中优化的目标函数和约束条件描述正确的是（）本题答案：【保证映射投影（即降维后）所得结果方差最大以及投影方向正交（以去除冗余度）】11、【单选题】下面对特征人脸算法描述不正确的是（）本题答案：【特征人脸之间的相关度要尽可能大】第七周测试1、【单选题】下面对逻辑斯蒂回归(logisticregression)描述不正确的是（）本题答案：【在逻辑斯蒂回归中，输入数据特征加权累加值在接近?∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大】2、【单选题】逻辑斯蒂回归模型（logisticregression）属于（）本题答案：【监督学习】3、【单选题】潜在语义分析属于（）本题答案：【无监督学习】4、【单选题】线性区别分析属于（）本题答案：【监督学习】5、【单选题】逻辑斯蒂回归函数也可被称为（）本题答案：【对数几率回归(log-oddsregression)】6、【单选题】在隐性语义分析中，给定M个单词和N个文档所构成的单词-文档矩阵(term-document)矩阵，对其进行分解，将单词或文档映射到一个R维的隐性空间。下面描述不正确的是（）本题答案：【这一映射过程中需要利用文档的类别信息】7、【单选题】线性区别分析(lineardiscriminantanalysis，LDA)在进行数据降维时，原始高维数据被映射到低维空间中后需要达到的优化的目标是（）本题答案：【既要保证同一类别样本尽可能靠近，也要保证不同类别样本尽可能彼此远离】8、【单选题】LDA(线性区别分析)与PCA（主成分分析）均是降维的方法，下面描述不正确的是（）本题答案：【PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法】9、【单选题】逻辑斯蒂回归和线性区别分析均可完成分类任务，下面描述正确的是（）本题答案：【逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类】10、【单选题】下面对逻辑斯蒂回归（logisticregression)和多项逻辑斯蒂回归模型(multi-nominallogisticmodel)描述不正确的是（）本题答案：【逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习】第八周测试1、【单选题】在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能（）本题答案：【向前序相邻神经元反馈加权累加信息】2、【单选题】下面对前馈神经网络描述不正确的是（）本题答案：【同一层内神经元之间存在全连接】3、【单选题】下面对感知机网络（PerceptronNetworks）描述不正确的是（）本题答案：【感知机网络具有一层隐藏层】4、【单选题】下面对梯度下降方法描述不正确的是（）本题答案：【梯度方向是函数值下降最快方向】5、【单选题】下面对误差反向传播(errorbackpropagation,BP)描述不正确的是（）本题答案：【在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数】6、【单选题】我们可以将深度学习看成一种端到端的学习方法，这里的端到端指的是（）本题答案：【输入端-输出端】7、【单选题】在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数（）本题答案：【相邻层神经元和神经元之间的连接权重】8、【单选题】前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（）机器学习手段本题答案：【监督学习】9、【单选题】下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（）本题答案：【隐藏层数目大小对学习性能影响不大】10、【单选题】下面对浅层学习和深度学习描述不正确的是（）本题答案：【浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射】第九周测试1、【单选题】卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能，对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是（）本题答案：【对图像进行平滑（模糊化）】2、【单选题】对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（）本题答案：【模型的隐藏层数目】3、【单选题】下面哪个作用是池化（pooling）层所完成的（）本题答案：【下采样】4、【单选题】假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）本题答案：【500】5、【单选题】下面对Word2Vec描述不正确的是（）本题答案：【词向量是一种one-hot的单词表达形式】6、【判断题】前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。本题答案：【正确】7、【判断题】一般而言，在深度学习模型中，层数越多，其完成的非线性映射就越复杂，因此模型就具有更强的学习能力。本题答案：【正确】8、【判断题】与one-hot的单词表达不同，在词向量模型中，单词和单词之间的共现关系被忽略了。本题答案：【错误】9、【判断题】卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。本题答案：【正确】10、【判断题】在使用卷积神经网络对图像分类中，一般将最后一层全连接层（即与输出层相连的全连接层）的输出作为每幅图像的特征表达。本题答案：【正确】第十周测试1、【单选题】下面对强化学习、监督学习和深度卷积神经网络学习的描述正确的是（）本题答案：【评估学习方式、有标注信息学习方式、端到端学习方式】2、【单选题】在强化学习中，通过哪两个步骤的迭代，来学习得到最佳策略（）本题答案：【策略优化与策略评估】3、【单选题】在强化学习中，哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力（）本题答案：【贪心策略】4、【单选题】深度强化学习是深度学习与强化学习的结合。在深度强化学习中，神经网络被用来进行哪个函数的学习？本题答案：【q函数】5、【单选题】与马尔可夫奖励过程相比，马尔可夫决策过程引入了哪一个新的元素（）？本题答案：【动作】6、【单选题】在本课程所讲述的范围内，“在状态s，选择一个动作，使得状态s得到最大的反馈期望”，这句话描述了状态s的（)本题答案：【策略学习与优化】7、【单选题】在本课程内容范围内，“在状态s，按照某个策略行动后在未来所获得反馈值的期望”，这句话描述了状态s的（)本题答案：【价值函数】8、【单选题】在本课程内容范围内，“在状态s，按照某个策略采取动作a后在未来所获得反馈值的期望”，这句话描述了状态s的（)本题答案：【动作-价值函数】9、【单选题】下面哪句话正确描述了马尔科夫链中定义的马尔可夫性（）本题答案：【t+1时刻状态取决于t时刻状态】10、【单选题】下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是（）本题答案：【都是人工智能的学习算法】11、【单选题】下面哪一种方法不是通过迭代计算贝尔曼方程来进行策略评估（）本题答案：【深度学习】第十一周测试1、【单选题】标志着现代博弈理论的初步形成的事件是（）本题答案：【1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》的出版】2、【单选题】下面对博弈研究分类不正确的是（）本题答案：【囚徒困境与纳什均衡】3、【单选题】囚徒困境是一种（）本题答案：【纳什均衡】4、【单选题】下面对纳什均衡描述正确的是（）本题答案：【参与者所作出的这样一种策略组合，在该策略组合上，任何参与者单独改变策略都不会得到好处。】5、【单选题】下面对混合策略纳什均衡描述正确的是（）本题答案：【博弈过程中，博弈方通过概率形式随机从可选策略中选择一个策略而达到的纳什均衡被称为混合策略纳什均衡。】6、【单选题】ε-纳什均衡与纳什均衡的关系是（）本题答案：【纳什均衡是ε-纳什均衡】7、【单选题】在遗憾最小化算法中，玩家i按照如下方法来计算其在每一轮产生的悔恨值（）本题答案：【其他玩家策略不变，只改变玩家i的策略后，所产生的收益之差。】8、【单选题】下面对生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）描述不正确的是（）本题答案：【GAN是一种区别学习模型。】9、【单选题】在生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）中，生成网络和判别网络的功能分别是（）本题答案：【学习真实数据的分布/区别真实数据与合成的虚假数据】10、【单选题】最佳反应策略和纳什均衡之间的关系是（）本题答案：【如果每个玩家的策略相对于其他玩家的策略而言都是最佳反应策略，那么策略组就是一个纳什均衡策略。】人工智能模型与算法1、【单选题】标志着人工智能走上人类历史舞台的事件是（）本题答案：【1955年8月，JohnMcCarthy、MarvinLeeMinsky、ClaudeShannon和NathanielRochester提交了一份题为AProposalfortheDartmouthSummerResearchProjectonArtificialIntelligence（关于举办达特茅斯人工智能夏季研讨会的提议）的报告中。】2、【单选题】下面两个单词短语中，前者和后者之间存在真子集关系的是（）本题答案：【监督学习、机器学习】3、【单选题】如果一个表示蕴含关系的符合命题是真命题（即a-b是真命题），则下面哪个命题一定是真命题（）本题答案：【该命题的逆否命题】4、【单选题】在本课程所介绍的贪婪最佳优先搜索和A*搜索中，都需要用到的辅助信息是（）本题答案：【任意一个城市与目标城市之间的直线距离】5、【单选题】下面对Alpha-Beta剪枝搜索描述不正确的是（）本题答案：【搜索树中节点的位置先后次序不会影响搜索效率】6、【单选题】下面对蒙特卡洛树搜索描述不正确的是（）本题答案：【是一种穷举式枚举的搜索方法】7、【单选题】下面对期望风险和经验风险描述正确的是（）本题答案：【期望风险指模型关于联合分布期望损失，经验风险指模型