人工智能核心算法试题库含参考答案

人工智能核心算法试题库含参考答案一、单选题（共44题，每题1分，共44分）1.如果我们希望预测n个类（p1，p2...pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数？A、ReLuB、TanhC、SigmoidD、Softmax正确答案：D2.DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。A、O(m)B、O(m2)C、O(logm)D、O(m*logm)正确答案：B3.我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?A、特征值B、超参数C、样本数目D、参数正确答案：D4.xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度A、激活函数B、正则项C、非线性D、特征变换正确答案：B5.使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做()A、语义网络法B、过程表示法C、剧本表示法D、框架表示法正确答案：C6.Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？A、列表B、字典C、数组正确答案：C7.Softmax算法中温度趋近于0时Softmax将趋于(___)A、全利用B、全探索C、仅探索D、仅利用正确答案：D8.类别不平衡指分类任务中不同类别的训练样例数目(___)的情况。A、没有差别B、差别很大C、差别很小D、以上都不正确正确答案：B9.一条规则形如：，其中“←"左边的部分称为(___)A、布尔表达式B、规则头C、规则体D、规则长度正确答案：B10.以下激活函数中，不具有“正向无边界”特征的是？A、ReLUB、MishC、softplusD、Sigmoid正确答案：D11.循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个featuremap，则输出的featuremap矩阵的结构是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6正确答案：D12.对不具备泛化能力的规则转变为更一般的规则的最基础的技术为(___)A、最小一般泛化B、最大一般特化C、最小一般特化D、最大一般泛化正确答案：A13.以下关于特征工程的说法不正确的是A、特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。B、特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程C、它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限D、特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。正确答案：D14.以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：（）A、logistic回归B、神经网络C、SVMD、树形模型正确答案：D15.关于循环神经网络以下说法错误的是?A、循环神经网络可以根据时间轴展开B、LSTM也是一种循环神经网络C、循环神经网络可以简写为RNND、LSTM无法解决梯度消失的问题正确答案：D16.当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为A、噪声B、核心簇C、边界簇D、以上都不对正确答案：A17.感知机描述错误的是：(___)A、感知机根据正确的程度进行权重调整；B、输出层是M-P神经元；C、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；D、输入层接收外界输入信号传递给输出层；正确答案：A18.回归算法预测的标签是?A、自变型B、应变型C、连续型D、离散型正确答案：C19.在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法可以解决这一问题A、一元切分B、数据平滑C、一元文法D、N元文法正确答案：B20.fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块名称（）A、RPNB、CNNC、ResNetD、RoIpooling正确答案：A21.DBSCAN算法将“簇”定义为：由（）导出的最大的密度相连样本集合。A、密度直达关系B、密度可达关系C、密度相连关系正确答案：B22.梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3.把输入传入网络，得到输出值4.用随机值初始化权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A、4,3,1,5,2B、3,2,1,5,4C、5,4,3,2,1D、1,2,3,4,5正确答案：A23.下列关于冗余特征的说法错误的是(___)A、冗余特征是可以通过其他特征推演出来的特征B、冗余特征是无用的特征C、冗余特征有时候可以降低学习任务的难度D、去除冗余特征可以减轻学习过程的负担正确答案：B24.算法性能显著不同时，需要进行(___)来进一步区分各算法。A、交叉验证t检验B、后续检验C、McNemar检验D、Friedman检验正确答案：B25.关于学习率的描述正确的是：A、学习率越大系统运行速度越快B、学习率越小系统一定精度越高C、学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的，不宜太大或者太小D、学习率和w、b一样是参数，是系统自己学习得到的正确答案：C26.机器学习训练时，Mini-Batch的大小优选为2的幂，如256或512。它背后的原因是什么？（）A、Mini-Batch为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快B、Mini-Batch设为2的幂，是为了符合CPU、GPU的内存要求，利于并行化处理C、不使用偶数时，损失函数是不稳定的D、以上说法都不对正确答案：B27.在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。A、每个主分量的方差贡献率B、每个主分量的方差C、每个主分量的贡献率D、每个主分量的标准差正确答案：A28.标准循环神经网络隐含层的输入对于网络输出的影响随时间A、先增强后减弱B、先减弱后增强C、不断递归而增强D、不断递归而衰退正确答案：D29.使用似然函数的目的是什么（）A、改变目标函数分布B、求解目标函数C、得到最优数据样本D、找到最合适数据的参数正确答案：D30.下面有关分类算法的准确率，召回率，F1值的描述，错误的是？()A、准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率B、召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率C、正确率、召回率和F值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高D、为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1值正确答案：C31.CRF（条件随机场）和HMM（隐马尔可夫模型）之间的主要区别是什么？A、CRF是生成式的，而HMM是判别式模型B、CRF是判别式模型，HMM是生成式模型。C、CRF和HMM都是生成式模型D、CRF和HMM都是判别式模型。正确答案：B32.DSSM模型的结构是什么？A、线性B、双塔C、三塔D、非线性正确答案：B33.交叉验证法将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，进行(___)次训练和测试。A、k+1B、k-1C、k-2D、k正确答案：D34.图像分类任务是一个计算量较大的任务，下面描述正确的是：①.不要使用深度学习技术②.尽量使用GPU加速运算③.尽量使用前人探索的有成功经验的经典的网络结构④.尽量自己重新设计编写网络，不要照搬别人的网络A、①②B、①③C、②③D、①②③正确答案：C35.逻辑回归的损失函数是下列哪一种？（）A、对数损失函数B、绝对值损失函数C、平方损失函数D、HingeLoss0-1损失函数正确答案：A36.在CNN构建中，指定每次训练或验证数据集图片多少的变量为（）。A、reluB、batchC、stepD、padding正确答案：B37.梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差（）A、abcdeB、cbaedC、edcbaD、dcaeb正确答案：D38.ID3在分类过程中使用的（）A、条件熵B、基尼指数GiniC、信息增益D、联合熵正确答案：C39.线性回归在3维以上的维度中拟合面是?A、平面B、曲面C、超曲面D、超平面正确答案：D40.以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项A、它能在估计过程中引入正则项B、贝叶斯回归的推断速度快C、它能根据已有的数据进行改变正确答案：B41.""维数灾难"指的是：（）"A、因在低维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。B、因在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。C、因在高维情形下出现的数据样本密集、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。D、因在低维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。正确答案：B42.scikit-learn用于训练模型的函数接口为（）A、train()B、Train()C、fit()D、Fit()正确答案：C43.在废弃阶段，废弃销毁使用目的不复存在或者有更好解决方法替换的人工智能系统，主要包括数据、（）以及系统整体的废弃销毁过程。A、算法B、算法模型C、模型D、程序正确答案：B44.SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）A、分离平面B、分离曲线C、分离间隔D、超平面正确答案：D二、多选题（共24题，每题1分，共24分）1.EM算法每次迭代包括哪些步骤？A、求方差B、求期望C、求标准差D、求极大值正确答案：BD2.常用的损失函数有哪些（）。A、均方差B、Sigmoid交叉熵C、Sofmax交叉熵D、Sparse交叉熵正确答案：ABCD3.机器学习的一般流程包括（）A、模型验证B、模型训练C、数据获取D、分析案例正确答案：ABCD4.vgg19中的19代表了网络中哪些层的数目总和（）A、输入层B、池化层C、卷积层D、全连接层正确答案：BCD5.英语重视哪两个问题的区分?()A、冠词与数词B、谓语与非谓语C、单复数D、可数名词与不可数名词正确答案：CD6.VGG从（）角度改进了之前的图像分类网络？GoogLeNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？ResNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、改善网络退化现象C、轻量化网络模型D、增加网络深度正确答案：ABD7.下列哪些是卷积操作的优点？（）A、具有局部感受野B、操作复杂度与输入尺寸无关C、可有效捕捉序列化数据的特征D、对事物不同部分的观察之间能实现参数共享正确答案：AD8.分布式表示：wordembedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称（）。分布式表示将词表示成一个（）的连续的稠密向量。A、定长B、变长C、词向量D、词相量正确答案：AC9.认知语言学更多地是考虑()A、语用B、句法C、语义D、音韵正确答案：AC10.关于学习率初始值设定描述正确的是（）？以下（）数值适合作为学习率的初始值？A、学习率是网络自己学习得到的B、5e-08C、学习率是根据不同场景，人为设定的D、0.005正确答案：CD11.机器学习一般分为（）和（）。A、深度学习B、强化学习C、非监督学习D、监督学习正确答案：CD12.深度学习中常用的损失函数有?A、L1损失函数B、均方误差损失函数C、交叉熵误差损失函数D、自下降损失函数正确答案：BC13.下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？A、词形还原（Lemmatization）B、欧氏距离（EuclideanDistance）C、余弦相似度（CosineSimilarity）D、N-grams正确答案：BC14.常见的聚类性能度量内部指标有（）A、Rand系数B、DB指数C、Dunn指数D、以上都是正确答案：BC15.哪些项属于集成学习A、KnnB、AdaboostC、随机森林D、XGBoost正确答案：BCD16.文本语料库的可能特征是什么？A、文本中词计数B、词的向量标注C、基本依存语法D、词性标注（PartofSpeechTag）正确答案：ABCD17.常见的循环神经网络结构包括（）A、LeNet-5网络B、长短期记忆网络LSTMC、门控循环单元GRUD、循环神经网络RNN正确答案：BCD18.全连接神经网络存在的问题有（）A、网络结构不够灵活B、网络较浅，特征提取不充分C、信息传递缺失D、模型参数太多正确答案：AD19.线性回归的基本假设包括哪个？A、随机误差项是一个期望值为0的随机变量B、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差C、随机误差项彼此相关D、解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立正确答案：ABD20.KNN是一种（）。A、懒惰学习模型B、勤奋学习模型C、非参数模型D、参数模型正确答案：AD21.Relu激活函数的缺点？A、由于负数部分恒为0，会导致一些神经元无法激活B、输出不是以0为中心C、解决了梯度消失、爆炸的问题D、计算方便，计算速度快，求导方便正确答案：ABCD22.以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是?A、传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来B、传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题C、机器学习中模型的映射关系是自动学习的D、机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的正确答案：ABC23.防止过拟合的方法有A、减少特征值B、追求损失函数的最小C、增加训练数据D、正则化正确答案：ACD24.下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有A、PCAB、LSAC、LDAD、k-means正确答案：ABC三、判断题（共36题，每题1分，共36分）1.BP神经网络学习算法的优化目标是使实际输出与期望输出之间的误差平方和最小化。（）A、正确B、错误正确答案：A2.（）对抗搜索中的极大极小值算法使用的是一个宽度优先搜索方法。A、正确B、错误正确答案：B3.经过权值和阈值不断迭代调整的过程，就是网络的学习与训练过程。A、正确B、错误正确答案：A4.R-CNN的系列算法分成两个阶段，先在图像上产生候选区域，再对候选区域进行分类并预测目标物体位置，它们通常被叫做两阶段检测算法。A、正确B、错误正确答案：A5.经典的全连接神经网络中，隐含层可以增加网络深度和复杂度A、正确B、错误正确答案：A6.广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）。A、正确B、错误正确答案：A7.常用的双向循环神经网络，不同方向的神经元，彼此相连A、正确B、错误正确答案：B8.空洞卷积也叫扩张卷积，在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野。A、正确B、错误正确答案：A9.分类是预测数据对象的离散类别，预测是用于数据对象的连续取值A、正确B、错误正确答案：A10.np.empty不可以创建为空的数组A、正确B、错误正确答案：B11.LeNet是由YannLeCun等人于1998年提出的，是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字识别任务上取得了巨大成功A、正确B、错误正确答案：A12.一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络A、正确B、错误正确答案：A13.为了解决特定的计算程序，如分类器或专家知识等多种模式，进行战略性生产和组合。这个过程被称为集成学习。A、正确B、错误正确答案：A14.在神经网络里，将经过反向传播之后，梯度值衰减到接近于零的现象称作梯度消失现象A、正确B、错误正确答案：A15.设有机器人走迷宫问题，其入口坐标为(x0,y0)，出口坐标为(xt,yt)，当前机器人位置为(x,y)，若定义，当从入口到出口存在通路时，用A算法求解该问题，定能找到从入口到出口的最佳路径。A、正确B、错误正确答案：A16.卷积层的功能是对输入数据进行特征提取A、正确B、错误正确答案：A17.当网络中含有全连接层时，输入尺寸必须事先固定A、正确B、错误正确答案：A18.StateSpace和And/OrGraph只是两种不同的问题表示方法，但其解决问题的思路是一样的。（）A、正确B、错误正确答案：B19.mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。A、正确B、错误正确答案：A20.在遗传算法中，选择操作的简单模式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。A、正确B、错误正确答案：B21.对分类问题，若类别数目为N，则最后一个全连接层的神经元数目必须为NA、正确B、错误正确答案：A22.当输入数据做出少量平移时，经过池化后的大多数输出还能保持不变，池化对微小的位置变化具有鲁棒性A