人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)練習(xí)練習(xí)題及答案6-2023-練習(xí)版

試題說(shuō)明

本套試題共包括1套試卷

答案和解析在每套試卷后

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)練習(xí)練習(xí)題及答案6(500題)

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)練習(xí)練習(xí)題及答案6

1.［單選題］最佳分類(lèi)是曲線下區(qū)域面積最大者，而黃線在曲線下面積最大.2、假設(shè)你在測(cè)試邏輯回歸

分類(lèi)器，設(shè)函數(shù)H為

he(x)=g(9o+Oixi+02X2)

Where

仇=6,仇=0,仇-1

style="width：21Ipx；"class="fr-ficfr-filfr-dibcursor-hover">

下圖中的哪一個(gè)代表上述分類(lèi)器給出的決策邊界？

A)

6

?y?(T

style="width：auto；"class="fr-ficfr-filfr-dib">

B)

比

style="width：auto；"class="fr-ficfr-filfr-dib">

0

style="width：auto；"class="fr-ficfr-filfr-dib">

2.［單選題］分類(lèi)模型評(píng)估指標(biāo)中的召回率如何計(jì)算()

A)(TP+TN)(P+N)

B)TP(TP+FN)

C)TP(TP+FP)

3.［單選題］分類(lèi)的類(lèi)別標(biāo)簽列是()

A)類(lèi)別數(shù)值

B)類(lèi)別的不同

C)具有次序、大小的意義

4.［單選題］我們常用()版。

A)apache版

B)cdh版

C)Hortonworks版本

5.［單選題］如果一個(gè)SVM模型出現(xiàn)欠擬合，那么。能解決這一問(wèn)題。

A)增大懲罰參數(shù)C

B)減小懲罰參數(shù)C

C)減小核系數(shù)(gamma參數(shù))

6.［單選題］聚類(lèi)算法屬于()的一種

A)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

B)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

C)監(jiān)督學(xué)習(xí)

7.［單選題］以下說(shuō)法正確的是()。

A)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型如果有較高準(zhǔn)確率，總是說(shuō)明這個(gè)分類(lèi)器是好的

B)如果增加模型復(fù)雜度，那么模型的測(cè)試錯(cuò)誤率不一定會(huì)降低

C)如果增加模型復(fù)雜度，那么模型的訓(xùn)練錯(cuò)誤率總是會(huì)降低

8.［單選題］在回歸模型中，下列哪一項(xiàng)在權(quán)衡欠擬合(under-fitting)和過(guò)擬合(over-

fitting)中影響最大?

A)多項(xiàng)式階數(shù)

B)更新權(quán)重w時(shí)，使用的是矩陣求逆還是梯度下降

C)使用常數(shù)項(xiàng)

9.［單選題］分類(lèi)模型在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)需要()

A)訓(xùn)練集

B)訓(xùn)練集與測(cè)試集

C)訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集

10.［單選題］KNN算法應(yīng)用于回歸時(shí)，計(jì)算的是（）

A）從屬類(lèi)別的均值

B）從屬類(lèi)別的最大值

C）從屬類(lèi)別的最小值

11.［單選題］以下哪項(xiàng)是解決NLP用例（如語(yǔ)義相似性、閱讀理解和常識(shí)推理）的更好選擇?

A）ELMo

B）OpenAVsGPT

OULMFit

12.［單選題］邏輯回歸擬合的函數(shù)是0

A）sigmoid

B）tanh

C）relu

13.［單選題］下面不屬于云計(jì)算技術(shù)的有（_）。

A）Hadoop

B）Spark

OYARN

D）集中式計(jì)算

14.［單選題］在標(biāo)準(zhǔn)化公式

中，使用￡的目的是（D）

A）為了加速收斂

B）如果u過(guò)小

C）使結(jié)果更準(zhǔn)確

D）防止分母為零

15.［單選題］根據(jù)TCP/IP協(xié)議棧的分層來(lái)看HTTP協(xié)議工作在哪一層

A）數(shù)據(jù)鏈路層

B）網(wǎng)絡(luò)層

C）傳輸層

D）應(yīng)用層

16.［單選題］下面哪些可能是一個(gè)文本語(yǔ)料庫(kù)的特征（）

1一個(gè)文檔中的詞頻統(tǒng)計(jì)

2文檔中單詞的布爾特征

3詞向量

4詞性標(biāo)記

5基本語(yǔ)法依賴(lài)

6整個(gè)文檔

A）123

6）1234

012345

D）123456

17.［單選題］線性回歸是一種。，它分為簡(jiǎn)單線性回歸和多元線性回歸

A）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

B）有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

C）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

D）聚類(lèi)算法

18.［單選題］以下不屬于人工智能在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用的是

A）車(chē)站人臉識(shí)別進(jìn)站

B）拍照識(shí)別植物

C）醫(yī)療影像診斷

D）實(shí)時(shí)字幕

19.［單選題］交叉驗(yàn)證的目的是（_）。

A）提高分類(lèi)準(zhǔn)確率

B）得到更穩(wěn)定的模型

C）驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性

D）增大分類(lèi)的誤差

20.［單選題］下列時(shí)間序列模型中，哪一個(gè)模型可以較好地?cái)M合波動(dòng)性的分析和預(yù)測(cè)

A）AR模型

B）MA模型

C）ARMA模型

D）GARCH模型

21.［單選題］0LAM技術(shù)一般簡(jiǎn)稱(chēng)為"數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析挖掘”，下面說(shuō)法正確的是：

A）OLAP和0LAM都基于客戶(hù)機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶(hù)的交互性；

B）由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別.

C）基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合.

D）OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶(hù)圖形借口接收用戶(hù)的分析指令，在元數(shù)據(jù)的知道下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操

作.

22.［單選題］以下對(duì)Value相關(guān)描述不正確的是（一）0

A）Value是指應(yīng)用價(jià)值高

B）Value是指我們淹沒(méi)在知識(shí)海洋，卻忍受著知識(shí)的饑渴

C）如何從海量數(shù)據(jù)中洞見(jiàn)出有價(jià)值的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要課題之一

D）大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)價(jià)值與數(shù)據(jù)量之間不一定存在線性關(guān)系

23.［單選題］下面關(guān)于Adaboost算法的描述中，錯(cuò)誤的是（）

QAdaBoost模型是弱分類(lèi)器的線性組合

B）提升樹(shù)是以分類(lèi)樹(shù)或者回歸樹(shù)為基本分類(lèi)器的提升辦法，提升樹(shù)被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中最有效的辦法

之一

OAdaBoost算法的一個(gè)解釋是該算法實(shí)際上是前向分步算法的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，在這個(gè)方法里，模型是加法

模型,損失函數(shù)是指數(shù)損失，算法是前向分步算法。

D）AdaBoost同時(shí)獨(dú)立地學(xué)習(xí)多個(gè)弱分類(lèi)器

24.［單選題］（）是表現(xiàn)數(shù)據(jù)分布對(duì)稱(chēng)性的指標(biāo)。

A）斜率

B）偏斜度

C）偏度

D）偏離度

25.［單選題］關(guān)于數(shù)據(jù)及軟件架構(gòu)的CAP理論不包括下面哪些（）

A）可用性

B）一致性

C）分區(qū)容忍性

D）分布性

26.［單選題］從一個(gè)初始策略出發(fā)，不斷迭代進(jìn)行策略評(píng)估和改進(jìn)，直到策略收斂、不再改變?yōu)橹?/p>

,這樣的作法稱(chēng)為

A）策略迭代

B）值迭代

C）策略改進(jìn)

D）最優(yōu)值函數(shù)

27.［單選題］數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常使用多個(gè)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸出（稱(chēng)為“集成學(xué)

習(xí)”）結(jié)合起來(lái)，以獲得比所有個(gè)體模型都更好的更健壯的輸出。則下列說(shuō)法正確的是？

A）基本模型之間相關(guān)性高

B）基本模型之間相關(guān)性低

C）集成方法中，使用加權(quán)平均代替投票方法

D）基本模型都來(lái)自于同一算法

28.［單選題］Zookeeper集群需要多少個(gè)節(jié)點(diǎn)（）

A）1

B）2

C）2N

D）2N+1

29.［單選題］（_）是從現(xiàn)實(shí)世界中采集信息，并對(duì)采集到的信息進(jìn)行計(jì)量和記錄

A）本源數(shù)據(jù)

B）零次數(shù)據(jù)

C）真實(shí)數(shù)據(jù)

D）現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)

30.［單選題］在留出法、交叉驗(yàn)證法和自助法三種評(píng)估方法中，（）更適用于數(shù)據(jù)集較小、難以劃分訓(xùn)

練集和測(cè)試集的情況。

A）留出法

B）交叉驗(yàn)證法

0自助法

D）留一法

31.［單選題］如果LASSO模型中的懲罰項(xiàng)變大，下列說(shuō)法正確的是（）

A）部分回歸系數(shù)會(huì)變?yōu)?

B）部分回歸系數(shù)會(huì)趨近于0,但不會(huì)取值為0

C）A和B的表述都正確

D）以上說(shuō)法都不正確

32.［單選題］機(jī)器學(xué)習(xí)算法在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)某種類(lèi)型假設(shè)的偏好稱(chēng)為（）。

A）訓(xùn)練偏好

B）歸納偏好

C）分析偏好

D）假設(shè)偏好

33.［單選題］在方差分析中，（）反映的是樣本數(shù)據(jù)與其組平均值的差異。

A）總離差

B）組間誤差

C）抽樣誤差

D）組內(nèi)誤差

34.［單選題］K-Means算法無(wú)法聚以下哪種形狀的樣本？

A）圓形分布

B）螺旋分布

C）帶狀分布

D）凸多邊形分布

35.［單選題］哪一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)的合理定義？

A）機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)編程的科學(xué)

B）機(jī)器學(xué)習(xí)從標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

C）機(jī)器學(xué)習(xí)是允許機(jī)器人智能行動(dòng)的領(lǐng)域

D）機(jī)器學(xué)習(xí)能使計(jì)算機(jī)能夠在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)

36.［單選題］下列哪一項(xiàng)屬于特征學(xué)習(xí)算法（representationlearningalgorithm）?

A）K近鄰算法

B）隨機(jī)森林

C）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D）都不屬于

37.［單選題］在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，損失函數(shù)（loss）在最初的幾個(gè)epochs時(shí)沒(méi)有下降，可能的原因是?

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A）學(xué)習(xí)率（learningrate）太低

B）正則參數(shù)太高

C）陷入局部最小值

D）以上都有可能

38.［單選題］在k均值算法中，假定聚類(lèi)簇?cái)?shù)k=3,則在算法開(kāi)始時(shí)隨機(jī)選?。╛）個(gè)樣本作為初始均

值向量

A）1

B）2

03

D）任意

39.［單選題］關(guān)于啞變量的說(shuō)法中，下列選項(xiàng)描述錯(cuò)誤的是（）。

A）啞變量是人為虛設(shè)的變量

B）啞變量在轉(zhuǎn)換成指標(biāo)矩陣后，其值通常為0或1

C）Pnadas中g(shù)etdummies（）函數(shù)可以對(duì)類(lèi)別進(jìn)行啞變量處理

D）啞變量的使用沒(méi)有實(shí)際意義

40.［單選題］關(guān)于級(jí)聯(lián)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)描述錯(cuò)誤的是

A）屬于結(jié)構(gòu)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是其優(yōu)化目標(biāo)；

B）主要成分為級(jí)聯(lián)、相關(guān)、歸約；

C）無(wú)需設(shè)置網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、隱層神經(jīng)元數(shù)目；

D）訓(xùn)練速度快，但數(shù)據(jù)較小時(shí)容易陷入過(guò)擬合；

41.［單選題］假設(shè)12個(gè)銷(xiāo)售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,

204,215使用如下每種方法將它們劃分成四個(gè)箱。等頻（等深）劃分時(shí)，15在第幾個(gè)箱子內(nèi)？

A）第一個(gè)

B）第二個(gè)

C）第三個(gè)

D）第四個(gè)

42.［單選題］卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中說(shuō)的梯度下降，是指（）的梯度。

A）參數(shù)本身

B）激活函數(shù)

C）損失函數(shù)

D）圖像大小

43.［單選題］（_）是將特征選擇過(guò)程與學(xué)習(xí)器訓(xùn)練過(guò)程融為一體，兩者在同一個(gè)優(yōu)化過(guò)程中完成

,即在學(xué)習(xí)器訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)地進(jìn)行了特征選擇。

A）過(guò)濾式選擇

B）包裹式選擇

C）嵌入式選擇

D）正則化

44.［單選題］某超市研究銷(xiāo)售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買(mǎi)啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘

的哪類(lèi)問(wèn)題？

A）關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

B）聚類(lèi)

C）分類(lèi)

D）自然語(yǔ)言處理

45.［單選題］k近鄰學(xué)習(xí)是一種（_）o

A）監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

B）半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

C）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

D）測(cè)試方法

46.［單選題］spark,deploy.recoveryMode不支持那種（）。

A）ZooKeeper

B）FileSystem

ONONE

D）hadoop

47.［單選題］關(guān)于Elman網(wǎng)絡(luò)描述錯(cuò)誤的是

A）作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，允許出現(xiàn)環(huán)形結(jié)構(gòu)；

B）一些神經(jīng)元的輸出反饋回來(lái)會(huì)作為輸入信號(hào)；

C）用于處理靜態(tài)模型，即無(wú)法處理與時(shí)間有關(guān)的動(dòng)態(tài)變化；

D）可利用BP算法來(lái)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；

48.［單選題］在一個(gè)線性回歸問(wèn)題中，我們使用R平方（R-Squared）來(lái)判斷擬合度。此時(shí)，如果增

加一個(gè)特征，模型不變，則下面說(shuō)法正確的是？

A）如果R-Squared增加，則這個(gè)特征有意義

B）如果R-Squared減小，則這個(gè)特征沒(méi)有意義

C）僅看R-Squared單一變量，無(wú)法確定這個(gè)特征是否有意義。

D）以上說(shuō)法都不對(duì)

49.［單選題］（_）不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。

A）數(shù)據(jù)科學(xué)

B）哲學(xué)

C）心理學(xué)

D）人工智能

50.［單選題］當(dāng)數(shù)據(jù)過(guò)大以至于無(wú)法在RAM中同時(shí)處理時(shí)，哪種梯度下降方法更加有效？

A）隨機(jī)梯度下降法（StochasticGradientDescent）

B）不知道

C）整批梯度下降法（FullBatchGradientDescent）

D）都不是

51.［單選題］使用梯度下降法訓(xùn)練回歸模型時(shí)，會(huì)由于各特征尺寸相差較大而造成算法收斂較慢。應(yīng)

該將特征尺寸進(jìn)行縮放至接近或相同尺寸。可采用sklearn中的類(lèi)或函數(shù)是：

A）StanderScaler

B）fittransform

C）accuracy_score

D）LabelEcoder

52.［單選題］半調(diào)輸出技術(shù)可以？

A）改善圖像的空間分辨率；

B）改善圖像的幅度分辨率；

C）利用抖動(dòng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)；

D）消除虛假輪廓現(xiàn)象；

53.［單選題］機(jī)器學(xué)習(xí)從不同的角度，有不同的分類(lèi)方式，以下哪項(xiàng)不屬于按系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力分類(lèi)的類(lèi)別

A）監(jiān)督學(xué)習(xí)

B）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

C）弱監(jiān)督學(xué)習(xí)

D）函數(shù)學(xué)習(xí)

54.［單選題］2.JC系數(shù)的度量公式（）

A）a/b+c

B）B.a/a+b

C）C.b/b+c

D）D.a/a+b+c

55.［單選題］bootstrap數(shù)據(jù)的含義是:

A）有放回的從整體M中抽樣m個(gè)特征

B）無(wú)放回的從整體M中抽樣m個(gè)特征

C）有放回的從整體N中抽樣n個(gè)樣本

D）無(wú)放回的從整體N中抽樣n個(gè)樣本

56.［單選題］以下有關(guān)可視化認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤的是哪個(gè)（）。

A）可視化是簡(jiǎn)單地把原始的數(shù)據(jù)用圖的形式展示出來(lái)的方法

B）可視化可以作為數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種方法，找出其中的噪聲

C）可視化本身是一種數(shù)據(jù)分析方法，使用圖表把數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律展示出來(lái)

D）通過(guò)數(shù)據(jù)的可視化，可以促進(jìn)數(shù)據(jù)分析人員對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和規(guī)律發(fā)現(xiàn)

57.［單選題］借助對(duì)數(shù)形式的變換曲線可以達(dá)到壓縮圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍的目的，這是因?yàn)椋?/p>

A）變換前的灰度值范圍比變換后的灰度值范圍大；

B）變換后僅取了一部分灰度值的范圍；

C）變換前后灰度值的范圍不同；

D）對(duì)數(shù)形式的變換曲線是單增的曲線；

58.［單選題］1特征分析，2影響分析，3原因分析，4數(shù)據(jù)審計(jì)，5忽略，6刪除，7插值。以下順序符

合缺失數(shù)據(jù)處理過(guò)程的有（_）。

A）416

B）1236

0457

D）2357

59.［單選題］隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel,簡(jiǎn)稱(chēng)HMM）主要用于（）數(shù)據(jù)建模

A）時(shí)長(zhǎng)

B）時(shí)間

C）時(shí)態(tài)

D）時(shí)序

60.［單選題］“啤酒-紙尿布”問(wèn)題講述的是，超市購(gòu)物中，通過(guò)分析購(gòu)物單發(fā)現(xiàn)，買(mǎi)了紙尿布的

男士，往往又買(mǎi)了啤酒。這是一個(gè)什么問(wèn)題（）

A）關(guān)聯(lián)分析

B）回歸

C）聚類(lèi)

D）分類(lèi)

61.［單選題］點(diǎn)擊率的預(yù)測(cè)是一個(gè)數(shù)據(jù)比例不平衡問(wèn)題（比如訓(xùn)練集中樣本呈陰性的比例為99%,陽(yáng)性

的比例是1%）,如果我們用這種數(shù)據(jù)建立模型并使得訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率高達(dá)99虬我們可以得出結(jié)論是：

A）模型的準(zhǔn)確率非常高，我們不需要進(jìn)一步探索

B）模型不好，我們應(yīng)建一個(gè)更好的模型

C）無(wú)法評(píng)價(jià)模型

D）以上都不正確

62.［單選題］以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的決策樹(shù)算法

A）ID3

B）C4.5

C）CART

D）DBSCAN

63.［單選題］（_）主要為數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈提供大數(shù)據(jù)分析類(lèi)的技術(shù)支持。

A）分析工具

B）基礎(chǔ)設(shè)施

C）數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)

D）機(jī)器學(xué)習(xí)

64.［單選題］當(dāng)閔可夫斯基距離公式中的系數(shù)p值為2時(shí)，可得到（_）的公式。

A）歐氏距離

B）曼哈頓距離

C）街區(qū)距離

D）切比雪夫距離

65.［單選題］Pandas中轉(zhuǎn)為日期格式的方法是0。

A)datetime()

B)todatetime()

C)to_time()

D)date()

66.［單選題］以下方法不可以用于特征降維的有（）

A）LinearDiscriminantAnalysis

B）PrincipalComponentAnalysis

C）SingularValueDecomposition

D）MonteCarlomethod

67.［單選題］OpenCV安裝需要在。中安裝。

A）網(wǎng)頁(yè)窗口

B）Python命令環(huán)境

C）命令提示符窗口

D）任意可執(zhí)行安裝包

68.［單選題］下面關(guān)于ID3算法中說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）

A）ID3算法要求特征必須離散化

B）信息增益可以用嫡，而不是GINI系數(shù)來(lái)計(jì)算

C）選取信息增益最大的特征，作為樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)

D）ID3算法是一個(gè)二叉樹(shù)模型

69.［單選題］（_）采用概率模型來(lái)表達(dá)聚類(lèi)原型。

A）k均值算法

B）學(xué)習(xí)向量量化

C）高斯混合聚類(lèi)密度聚類(lèi)

D）密度聚類(lèi)

70.［單選題］位勢(shì)函數(shù)法的積勢(shì)函數(shù)K（x）的作用相當(dāng)于Bayes判決中的（）

A）后驗(yàn)概率

B）先驗(yàn)概率

C）類(lèi)概率密度

D）類(lèi)概率密度與先驗(yàn)概率的和

71.［單選題］維納濾波器的作用通常是（）。

A）去噪

B）減小圖像動(dòng)態(tài)范圍

C）復(fù)原圖像

D）圖像模糊

72.［單選題］（_）代表的是生成數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)。

A）數(shù)據(jù)資源

B）數(shù)據(jù)源

C）數(shù)據(jù)端

D）數(shù)據(jù)站

73.［單選題］機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括四個(gè)組成部分，不包含（

A）模型結(jié)構(gòu)

B）知識(shí)庫(kù)

C）學(xué)習(xí)單元

D）執(zhí)行單元

74.［單選題］ZooKeeper的核心是（）。

A）原子廣播

B）watches

OACL

D）Znode

75.［單選題］請(qǐng)閱讀下面一段程序：

Importpandasaspd

Serobj=pd.Series（range（1,6）,index=［5,3,1,3,2］）

Print（ser_obj）

執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）。

A）a3.Od2.0c1.0bNaN

B）a3.ObNaNc1.Od2.0

C）程序出現(xiàn)異常

D）cId2a3

76.［單選題］關(guān)于欠擬合（under-fitting）,正確的是（）。

A）訓(xùn)練誤差較大，測(cè)試誤差較小

B）訓(xùn)練誤差較小，測(cè)試誤差較大

0訓(xùn)練誤差較大，測(cè)試誤差較大

D）訓(xùn)練誤差較小，測(cè)試誤差較小

77.［單選題］在Matplotlib中設(shè)置x軸的標(biāo)簽的函數(shù)是（）o

A）xlabels

B）xticks

Oxlabel

D）Xtick

78.［單選題］（）的主要目的是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，將數(shù)據(jù)形態(tài)更加符合某一算法需求，進(jìn)而提升數(shù)據(jù)計(jì)算

的效果和降低其復(fù)雜度。

A）數(shù)據(jù)加工

B）數(shù)據(jù)分析

C）數(shù)據(jù)挖掘

D）數(shù)據(jù)處理

79.［單選題］Bootstrap數(shù)據(jù)是什么意思（）

A）有放回地從總共M個(gè)特征中抽樣m個(gè)特征

B）無(wú)放回地從總共M個(gè)特征中抽樣m個(gè)特征

C）有放回地從總共N個(gè)樣本中抽樣n個(gè)樣本

D）無(wú)放回地從總共N個(gè)樣本中抽樣n個(gè)樣本

80.［單選題］以下對(duì)大數(shù)據(jù)4V特性描述不正確的是（—）。

A）在大數(shù)據(jù)中，價(jià)值與數(shù)據(jù)總量的大小不存在線性關(guān)系

B）數(shù)據(jù)量大是相對(duì)計(jì)算與存儲(chǔ)能力而定的

C）Volume是指數(shù)據(jù)大

D）大數(shù)據(jù)中所說(shuō)的“速度”包括兩種：增長(zhǎng)速度和處理速度

81.［單選題］決策樹(shù)中的分類(lèi)結(jié)果是最末端的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為？（）

A）根節(jié)點(diǎn)

B）父節(jié)點(diǎn)

C）子節(jié)點(diǎn)

D）葉節(jié)點(diǎn)

82.［單選題］在模型評(píng)估與度量的方法中，（_）以自助采樣法為基礎(chǔ)。

A）自助法

B）留出法

C）交叉驗(yàn)證法

D）錯(cuò)誤率分析

83.［單選題］下面有關(guān)分類(lèi)算法的準(zhǔn)確率，召回率,F1值的描述，錯(cuò)誤的是？

A）準(zhǔn)確率是檢索出相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準(zhǔn)率

B）召回率是指檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫(kù)中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查全率

C）正確率、召回率和F值取值都在0和1之間，數(shù)值越接近0,查準(zhǔn)率或查全率就越高

D）為了解決準(zhǔn)確率和召回率沖突問(wèn)題，引入了F1分?jǐn)?shù)

84.［單選題］梯度爆炸問(wèn)題是指在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，梯度變得過(guò)大而損失函數(shù)

變?yōu)闊o(wú)窮。在RNN中，下面哪種方法可以較好地處理梯度爆炸問(wèn)題（）

A）梯度裁剪

B）所有方法都不行

C）Dropout

D）加入正則項(xiàng)

85.［單選題］下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

A）當(dāng)目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)時(shí)，梯度下降算法的解一般就是全局最優(yōu)解

B）進(jìn)行PCA降維時(shí)，需要計(jì)算協(xié)方差矩陣

C）沿負(fù)梯度的方向一定是最優(yōu)的方向

D）利用拉格朗日函數(shù)能解帶約束的優(yōu)化問(wèn)題

86.［單選題］以下說(shuō)法正確的是0

A）增加模型復(fù)雜度，模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率就能更好

B）L2正則化的解通常是稀疏的,L1正則化可以使得參數(shù)趨向于更平滑

C）對(duì)于PCA,我們應(yīng)該選擇是的模型具有最小variance的主成分

D）每次使用K-means算法得到的聚類(lèi)結(jié)果可能會(huì)不一樣

87.［單選題］在標(biāo)準(zhǔn)化公式z=中，使用e的目的是（）

A）為了加速收斂

B）如果過(guò)小

C）使結(jié)果更準(zhǔn)確

D）防止分母為零

88.［單選題］關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范化，下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）。

A）標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)際上是將數(shù)據(jù)在樣本的標(biāo)準(zhǔn)差上做了等比例的縮放操作

B）歸一化利用了樣本中的最大值和最小值

C）包含標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化

D）標(biāo)準(zhǔn)化在任何場(chǎng)景下受異常值的影響都很小

89.［單選題］已知表emp存在字段namel,以下語(yǔ)句能夠正常運(yùn)行的是哪一個(gè):

A）altertableemprenametoempl

B）altertableemprenameemptoempl

C）altertableempchangecolumnnameltoname2

D）altertableempchangenamename12

90.［單選題］下面不屬于數(shù)據(jù)加工的有（_）。

A）數(shù)據(jù)脫敏

B）數(shù)據(jù)脫質(zhì)

C）數(shù)據(jù)規(guī)約

D）數(shù)據(jù)標(biāo)注

91.［單選題］決策樹(shù)所形成的分類(lèi)邊界有一個(gè)明顯特點(diǎn)，它的分類(lèi)邊界由若干個(gè)—分段組成。

A）與坐標(biāo)軸平行

B）與坐標(biāo)軸垂直

C）與坐標(biāo)軸重合

D）過(guò)坐標(biāo)原點(diǎn)

92.［單選題］循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理什么數(shù)據(jù)。（）

A）節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)

B）序列數(shù)據(jù)

C）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D）圖像數(shù)據(jù)

93.［單選題］_是在一個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)多個(gè)算法進(jìn)行比較。

A）t檢驗(yàn)

B）交叉驗(yàn)證t檢驗(yàn)

C）Friedman檢驗(yàn)

D）McNemar檢驗(yàn)

94.［單選題］用戶(hù)有一種感興趣的模式并且希望在數(shù)據(jù)集中找到相似的模式，屬于數(shù)據(jù)挖掘哪一類(lèi)任

務(wù)？

A）根據(jù)內(nèi)容檢索

B）建模描述

C）預(yù)測(cè)建模

D）尋找模式和規(guī)則

95.［單選題］以下對(duì)支持向量機(jī)中的支撐向量描述正確的是（）

A）最大特征向量

B）最優(yōu)投影向量

C）最大間隔支撐面上的向量

D）最速下降方向

96.［單選題］下面關(guān)于基礎(chǔ)理論相關(guān)描述正確的有（_）。

A）基礎(chǔ)理論等于理論基礎(chǔ)

B）基礎(chǔ)理論在數(shù)據(jù)科學(xué)研究邊界之外

C）理論基礎(chǔ)在數(shù)據(jù)科學(xué)研究邊界之內(nèi)

D）基礎(chǔ)理論包含理念、理論、方法、技術(shù)等

97.［單選題］以下描述不正確的是（_）。

A）描述性分析主要采用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法

B）診斷性分析主要采用關(guān)聯(lián)分析

C）預(yù)測(cè)性分析主要采用因果分析

D）規(guī)范性分析主要采用運(yùn)籌學(xué)，模擬與仿真技術(shù)

98.［單選題］機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)在于0

A）找

B）想

C）判斷

D）理解

99.［單選題］邊界跟蹤技術(shù)技術(shù)屬于哪一類(lèi)分割方法。。

A）閾值分割法

B）邊緣分割法

C）區(qū)域分割法

D）特征分區(qū)法

100.［單選題］OpenCV的描述正確的是（）。

A）只有一個(gè)模塊

B）由多個(gè)模塊組成

C）core中有OpenCV

D）opencv主要由C++語(yǔ)言編寫(xiě)

101.［單選題］圖像數(shù)據(jù)分析的常用方法不包括（）

A）圖像變換

B）圖像編碼和壓縮

C）圖像增強(qiáng)和復(fù)原

D）圖像數(shù)據(jù)采集

102.［單選題］從給定的句子、段落中識(shí)別人名、組織名的過(guò)程稱(chēng)為？

A）詞干提?。⊿temming）

B）詞形還原（Lemmatization）

C）停用詞消除（StopWordRemoval）

D）命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition）

103.［單選題］關(guān)于維數(shù)災(zāi)難說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

A）高維度數(shù)據(jù)可使得算法泛華能力變得越來(lái)越弱

B）降低高維度數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)有所損傷

C）高維度數(shù)據(jù)增加了運(yùn)算難度

D）高維度數(shù)據(jù)難以可視化

104.［單選題］S市A,B共有兩個(gè)區(qū)，人口比例為3：5,據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)A的犯罪率為0.01%,B區(qū)為0.015%,現(xiàn)有

一起新案件發(fā)生在S市，那么案件發(fā)生在A區(qū)的可能性有多大？（）

A）37.5%

B）32.5%

028.6%

D）26.1%

105.［單選題］層次聚類(lèi)試圖在不同層次上對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，從而形成（_）形結(jié)構(gòu)。

A）圖

B）環(huán)

0網(wǎng)

D）樹(shù)

106.［單選題］以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)描述錯(cuò)誤的是（__）。

A)機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使學(xué)得的模型能很好地適用于“新樣本”

B)學(xué)得模型適用于新樣本的能力，稱(chēng)為“泛化”能力

C)具有強(qiáng)泛化能力的模型不能很好地適用于整個(gè)樣本空間

D)一般認(rèn)為，數(shù)據(jù)樣本越多，獲得的模型的泛化能力越強(qiáng)

107.［單選題］下列關(guān)于軟支持向量機(jī)的說(shuō)法正確的是(_)。

A)軟間隔支持向量機(jī)不可應(yīng)用拉格朗日乘子法求解

B)軟間隔支持向量機(jī)和硬間隔支持向量機(jī)完全相同

C)軟間隔支持向量機(jī)只能使用Hinge損失函數(shù)

D)軟間隔支持向量機(jī)的目標(biāo)函數(shù)仍是一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題

108.［單選題］假設(shè)file是文本文件對(duì)象，下列選項(xiàng)中，哪個(gè)用于讀取一行內(nèi)容()o

A)file,read()

B)file.read(200)

C)file.readline()

D)file.readlines()

109.［單選題］在線性回歸中使用正則項(xiàng)，你發(fā)現(xiàn)解的不少coefficient都是0,則這個(gè)正則項(xiàng)可能是

(1).L0-norm；(2).Ll-norm；(3).L2-norm。

A)(1)(2)

B)⑵⑶

0(2)

D)(3)

110.［單選題］下列關(guān)于線性回歸分析中的殘差(Residuals)說(shuō)法正確的是？

A)殘差均值總是為零

B)殘差均值總是小于零

C)殘差均值總是大于零

D)以上說(shuō)法都不對(duì)

111.［單選題］(_)在訓(xùn)練的每一輪都要檢查當(dāng)前生成的基學(xué)習(xí)器是否滿足基本條件。

A)支持向量機(jī)

B)Boosting算法

C)貝葉斯分類(lèi)器

D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

112.［單選題］數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)同時(shí)使用多個(gè)算法(模型)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且最后把這些算法的結(jié)果

集成起來(lái)進(jìn)行最后的預(yù)測(cè)(集成學(xué)習(xí))，以下對(duì)集成學(xué)習(xí)說(shuō)法正確的是：

A)單個(gè)模型之間有高相關(guān)性

B)單個(gè)模型之間有低相關(guān)性

C)在集成學(xué)習(xí)中使用“平均權(quán)重”而不是“投票”會(huì)比較好

D)單個(gè)模型都是用的一個(gè)算法

113.［單選題］對(duì)于下圖，最好的主成分選擇是多少？

p

a0

uL

-Ooooooooooooooo

-e

xd

UJ3

。J。

U

O

OJ

od

dJ

>8

一

e〕

-

n0

E

n0

o

III

O

203040

PrincipalComponent

alt="">

A)7

B)30

035

D)Can,tSay

114.［單選題］下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是：

A)粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別；

B)數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級(jí)別也就越高；

C)數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級(jí)別也就越高；

D)粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢(xún)質(zhì)量.

115.［單選題］如右圖所示有向圖，節(jié)點(diǎn)G的馬爾可夫毯為()

A){D.E}

B){I.J}

C){D,E,I,J}

D){D,E,F,H,I,J}

116.［單選題］線性判別分析在二分類(lèi)問(wèn)題上也稱(chēng)為（）。

A）線性回歸

B）對(duì)數(shù)幾率回歸

C）Fisher判別分析

D）主成分分析

117.［單選題］兩位同事從上海出發(fā)前往深圳出差，他們?cè)诓煌瑫r(shí)間出發(fā)，搭乘的交通工具也不同，能準(zhǔn)

確描述兩者“上海到深圳”距離差別的是（）

A）歐式距離

B）余弦距離

C）曼哈頓距離

D）切比雪夫距離

118.［單選題］交叉驗(yàn)證如果設(shè)置K=5,會(huì)訓(xùn)練幾次？（）

A）1

B）3

05

D）6

119.［單選題］異常檢測(cè)過(guò)程查找基于（）組標(biāo)準(zhǔn)值偏差的異常個(gè)案。

A）單體

B）分類(lèi)

C）聚類(lèi)

D）回歸

120.［單選題］2.當(dāng)訓(xùn)練集很多時(shí)，一種更為強(qiáng)大的結(jié)合策略是使用（）,即通過(guò)另一個(gè)學(xué)習(xí)器來(lái)進(jìn)

行結(jié)合。

A）學(xué)習(xí)法

B）平均法

C）投票法

D）加權(quán)投票法

121.［單選題］當(dāng)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)作圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，通常會(huì)繪制一張訓(xùn)練集誤差和驗(yàn)證集誤

差圖來(lái)進(jìn)行調(diào)試。在下圖中，最好在哪個(gè)時(shí)間停止訓(xùn)練（）

>

A）A

B）B

C）C

D）D

122.［單選題］有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)的根本區(qū)別在于（）

Error

validation

train

Time

A）學(xué)習(xí)過(guò)程是否需要人工干預(yù)

B）學(xué)習(xí)樣本是否需要人工標(biāo)記

C）學(xué)習(xí)結(jié)果是否需要人工解釋

D）學(xué)習(xí)參數(shù)是否需要人工設(shè)置

123.［單選題］哪個(gè)不是本地模式運(yùn)行的個(gè)條件

A）spark.localExecution.enabled=true

B）顯式指定本地運(yùn)行

C）finalStage無(wú)父Stage

D）partition默認(rèn)值

124.［單選題］假如使用一個(gè)較復(fù)雜的回歸模型來(lái)擬合樣本數(shù)據(jù)，使用Ridge回歸，調(diào)試正則化參數(shù)

入，來(lái)降低模型復(fù)雜度。若X較小時(shí)，關(guān)于偏差（bias）和方差（variance）,下列說(shuō)法正確的

是？

A）若人較小時(shí)，偏差減小，方差減小

B）若人較小時(shí)，偏差減小，方差增大

C）若人較小時(shí)，偏差增大，方差減小

D）若X較小時(shí)，偏差增大，方差增大

125.［單選題］傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給

定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)問(wèn)標(biāo)簽為離散的類(lèi)型，稱(chēng)為分類(lèi)，標(biāo)簽為連續(xù)的類(lèi)型，稱(chēng)為什么（）

A）給定標(biāo)簽

B）離散

C）分類(lèi)

D）回歸

126.［單選題］（_）不屬于相關(guān)分析。

A）正相關(guān)

B）負(fù)相關(guān)

C）線性相關(guān)

D）誤差相關(guān)

127.［單選題］下面哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)的屬性類(lèi)型？

A)標(biāo)稱(chēng)

B)序數(shù)

C)區(qū)間

D)相異

128.［單選題］下列表述中，在k-fold交叉驗(yàn)證中關(guān)于選擇K說(shuō)法正確的是

A)較大的K并不總是好的，選擇較大的K可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)評(píng)估你的結(jié)果

B)相對(duì)于期望誤差來(lái)說(shuō)，選擇較大的K會(huì)導(dǎo)致低偏差(因?yàn)橛?xùn)練folds會(huì)變得與整個(gè)數(shù)據(jù)集相似)

C)在交叉驗(yàn)證中通過(guò)最小化方差法來(lái)選擇K值

D)以上都正確

129.［單選題］有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法的Precision和Recall,以下定義中正確的是(假定tp=true

positive,tn=truenegative,fp=falsepositive,fn=falsenegative)

A)Precision=tp/(tp+fp),Recall=tp/(tp+fn)

B)Precision=tp/(tn+fp),Recall=tp/(tp+fn)

C)Precision=tp/(tn+fn),Recall=tp/(tp+fp)

D)Precision=tp/(tp+fp),Recall=tp/(tn+fn)

130.［單選題］以下關(guān)于大數(shù)據(jù)描述不正確的是(—)。

A)大數(shù)據(jù)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力

B)大數(shù)據(jù)成為重塑?chē)?guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇

C)大數(shù)據(jù)是小數(shù)據(jù)的集合

D)大數(shù)據(jù)成為提升政府治理能力的新途徑

131.［單選題］(_)不屬于基于實(shí)例學(xué)習(xí)方法。

A)KNN

B)局部加權(quán)回歸算法

C)基于案例的推理

D)決策樹(shù)算法

132.［單選題］在目標(biāo)識(shí)別中，假定類(lèi)型1為敵方目標(biāo)，類(lèi)型2為誘餌(假目標(biāo))，已知先驗(yàn)概率P(l)=0.2和

P(2)=0.8,類(lèi)概率密度函數(shù)如下：則總錯(cuò)誤概率為P(e)為

class="fr-ficfr-dibcursor-hover"

A)0.08

B)0.09

C)0.11

D)0.1

133.［單選題］假設(shè)有矩陣a,則查看該矩陣有幾個(gè)維度的是()。

A)a.ndim

x0Sx<1

p(x@l.閆2-X1<X<2

I0其它

x-114x<2

p(xis2)=<3-x24*42

I0其它

B)a.size

C)a.ndim()

D)a.size()

134.［單選題］半調(diào)輸出技術(shù)可以()

A)改善圖像的空間分辨率

B)改善圖像的幅度分辨率

C)利用抖動(dòng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

D)消除虛假輪廓現(xiàn)象

135.［單選題］數(shù)據(jù)治理任務(wù)通常有三個(gè)部分不包含(_)。

A)主動(dòng)定義或序化規(guī)則

B)接觸數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程

C)為數(shù)據(jù)利益相關(guān)者提供持續(xù)

D)跨界的保護(hù)、服務(wù)和應(yīng)對(duì)并解決因不遵守規(guī)則而產(chǎn)生的問(wèn)題

136.［單選題］關(guān)于CNN,以下結(jié)論正確的是()

A)在同樣層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)量一樣的情況下，CNN比全連接網(wǎng)絡(luò)擁有更多的參數(shù)

B)CNN可以用于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不行

C)Pooling層用于減少圖片的空間分辨率

D)接近輸出層的filter主要用于提取圖像的邊緣信息

137.［單選題］下列關(guān)于特征編碼的敘述中，不正確的是()

A)特征編碼是將非數(shù)值型特征轉(zhuǎn)換成數(shù)值型特征的方法

B)數(shù)字編碼與特征的排序無(wú)關(guān)

C)One-Hot編碼中，原始特征有n種取值，轉(zhuǎn)換后就會(huì)產(chǎn)生n列新特征

D)啞變量編碼解決了One-Hot編碼中存在線性關(guān)系的問(wèn)題

138.［單選題］以下哪一項(xiàng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了非線性()

A)Dropout

B)ReLU

C）卷積函數(shù)

D）隨機(jī)梯度下降

139.［單選題］對(duì)數(shù)幾率回歸（logisticsregression）和一般回歸分析有什么區(qū)別？：

A）對(duì)數(shù)幾率回歸是設(shè)計(jì)用來(lái)預(yù)測(cè)事件可能性的

B）對(duì)數(shù)幾率回歸可以用來(lái)度量模型擬合程度

C）對(duì)數(shù)幾率回歸可以用來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)

D）以上所有

140.［單選題］ResNet-50有多少個(gè)卷積層?（）

A）48

B）49

C）50

D）51

141.［單選題］（）的基本想法是適當(dāng)考慮一部分屬性間的相互依賴(lài)信息，從而既不需要進(jìn)行完全聯(lián)合概

率計(jì)算，又不至于徹底忽略了比較強(qiáng)的屬性依賴(lài)關(guān)系。

A）貝葉斯判定準(zhǔn)則

B）貝葉斯決策論

C）樸素貝葉斯分類(lèi)器

D）半樸素貝葉斯分類(lèi)器

142.［單選題］已知中國(guó)人的血型分布約為A型:30%,B型：20%,0型：40%,AB型00%,則任選一批中國(guó)人作

為用戶(hù)調(diào)研對(duì)象，希望他們中至少有一個(gè)是B型血的可能性不低于90玳那么最少需要選多少人？

A）7

B）9

Oil

D）13

143.［單選題］關(guān)于隨機(jī)森林，說(shuō)法錯(cuò)誤的是：

A）相對(duì)于Boosting系列的Adaboost和GBDT,RF實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單。

B）在訓(xùn)練后，可以給出各個(gè)特征對(duì)于輸出的重要性

0訓(xùn)練高度串行化

D）隨機(jī)采樣，訓(xùn)練出的模型的方差小，泛化能力強(qiáng)

144.［單選題］如果一個(gè)SVM模型出現(xiàn)欠擬合，那么下列哪種方法能解決這一問(wèn)題？

A）增大懲罰參數(shù)C的值

B）減小懲罰參數(shù)C的值

C）減小核系數(shù)（gamma參數(shù)）

D）都不正確

145.［單選題］二項(xiàng)式分布的共舸分布是（）

A)正態(tài)分布

B)Dirichlet分布

C)Beta分布

D)指數(shù)分布

146.［單選題］當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)很多時(shí)，一種更為強(qiáng)大的結(jié)合策略是使用(_),通過(guò)另一個(gè)學(xué)習(xí)器來(lái)進(jìn)

行結(jié)合。

A)投票法

B)平均法

C)學(xué)習(xí)法

D)排序法

147.［單選題］在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，確定每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差很重要。用()方法可以確定神經(jīng)元的

權(quán)重和偏差，從而對(duì)函數(shù)進(jìn)行擬合。

A)隨機(jī)賦值，祈禱它們是正確的

B)搜索所有權(quán)重和偏差的組合，直到得到最佳值

C)賦予一個(gè)初始值，通過(guò)檢杳與真值的誤差，逐步迭代更新權(quán)重

D)以上都不正確

148.［單選題］(_)可看做用坐標(biāo)下降法來(lái)最大化對(duì)數(shù)似然下界的過(guò)程。

A)EM算法

B)貝葉斯決策

C)貝葉斯分類(lèi)器

D)邊際似然

149.［單選題］默認(rèn)的存儲(chǔ)級(jí)別()。

A)MEMORY_ONLY

B)MEMORY_ONLYSER

C)MEMORY_AND?DISK

D)MEMORY_AND__DISKSER

150.［單選題］下面對(duì)屬性進(jìn)行離散化的方法為()

A)preprocessing,scale()

B)pd.qcut()

C)pd.shape

D)pgroupby()

151.［單選題］當(dāng)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)作圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，通常會(huì)繪制一張訓(xùn)練集誤差和驗(yàn)證集誤差

圖來(lái)進(jìn)行調(diào)試。在下圖中，最好在哪個(gè)時(shí)間停止訓(xùn)練()

A)A

B)B

C)C

D)D

152.［單選題］預(yù)剪枝是指在決策樹(shù)生成過(guò)程中，對(duì)每個(gè)結(jié)點(diǎn)在劃分（―）進(jìn)行估計(jì)。

A）前

B）中

C）后

D）不估計(jì)

153.［單選題］關(guān)于數(shù)據(jù)重塑的說(shuō)法中，下列選項(xiàng)描述錯(cuò)誤的是（）。

A）數(shù)據(jù)重塑可以將DataFrame轉(zhuǎn)換為Series

B）stack。方法可以將列索引轉(zhuǎn)換為行索引

C）對(duì)一個(gè)DataFrame使用stack（）方法后返回的一定是一個(gè)Series

D）unstack（）方法可以將行索引轉(zhuǎn)換為列索引

154.［單選題］有關(guān)決策樹(shù)的分類(lèi)方法正確的是（）

A）決策樹(shù)不能確定對(duì)決策屬性起重要影響的變量

B）決策樹(shù)可以用于發(fā)現(xiàn)多種樣本的特征

C）決策樹(shù)可用于確定相似的樣本

D）決策樹(shù)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜越有效

155.［單選題］假如使用一個(gè)較復(fù)雜的回歸模型來(lái)擬合樣本數(shù)據(jù)，使用Ridge回歸，調(diào)試正則化參數(shù)

入，來(lái)降低模型復(fù)雜度。若X較大時(shí)，關(guān)于偏差（bias）和方差（variance）,下列說(shuō)法正確的

是？

A）若入較大時(shí)，偏差減小，方差減小

B）若X較大時(shí)，偏差減小，方差增大

C）若X較大時(shí)，偏差增大，方差減小

D）若X較大時(shí)，偏差增大，方差增大

156.［單選題］（）是一門(mén)以可視交互為基礎(chǔ)，綜合運(yùn)用圖形學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和人機(jī)交互等技術(shù)等多個(gè)學(xué)

科領(lǐng)域的知識(shí)，以實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同完成可視化任務(wù)為主要目的分析推理性學(xué)科。

A）科學(xué)可視化

B）可視分析學(xué)

C）數(shù)據(jù)可視化

D）信息可視化

157.［單選題］梯度下降算法的正確步驟是什么（）

1）計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差

2）迭代跟新，直到找到最佳權(quán)重

3）把輸入傳入網(wǎng)絡(luò)，得到輸出值

4）初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差

5）對(duì)每一個(gè)產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，改變相應(yīng)的（權(quán)重）值以減小誤差

A）l,2,3,4,5

B）4,3,1,5,2

03,2,1,5,4

D）5,4,3,2,1

158.［單選題］在一個(gè)n維的空間中，最好的檢測(cè)outlier（離群點(diǎn)）的方法是：

A）作正態(tài)分布概率圖

B）作盒形圖

C）馬氏距離

D）作散點(diǎn)圖

159.［單選題］支持向量機(jī)的優(yōu)化問(wèn)題是最小化的平方，這實(shí)現(xiàn)了（_）。

A）幾何間隔為"的最大間隔超平面

B）幾何間隔為的最大間隔超平面

C）幾何間隔為1/的最小間隔超平面

D）幾何間隔為的最小間隔超平面

160.［單選題］（_）是一種著名的過(guò)濾式特征選擇方法。

A）k-means

B）k近鄰

C）支持向量機(jī)

D）Relief

161.［單選題］關(guān)于EDA與統(tǒng)計(jì)學(xué)中驗(yàn)證性分析的相關(guān)描述不正確的有（_）。

A）EDA無(wú)需事先假設(shè)，驗(yàn)證性分析需要事先假設(shè)

B）探索分析在后，驗(yàn)證性分析在前

C）EDA中采取的方法往往比驗(yàn)證分析簡(jiǎn)單

D）基于EDA是數(shù)據(jù)計(jì)算工作可以分為2個(gè)部分：探索性分析和驗(yàn)證性分析

162.［單選題］采用主成分分析法映射到低維空間，將最小的d-d'個(gè)特征向量舍棄，產(chǎn)生的影響是（

）。

A）使樣本采樣密度增大

B）丟失最優(yōu)解

C）增大噪聲

D）使樣本采樣密度減小

163.［單選題］聚類(lèi)算法屬于。

A）半監(jiān)督學(xué)習(xí)

B）有監(jiān)督學(xué)習(xí)

C）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

D）一種分類(lèi)方法

164.［單選題］關(guān)于k折交叉驗(yàn)證，下列說(shuō)法正確的是？

A)k值并不是越大越好，k值過(guò)大，會(huì)降低運(yùn)算速度

B)選擇更大的k值，會(huì)讓偏差更小，因?yàn)閗值越大，訓(xùn)練集越接近整個(gè)訓(xùn)練樣本

C)選擇合適的k值，能減小驗(yàn)方差

D)以上說(shuō)法都正確

165.［單選題］考慮值集{12243324556826},其四分位數(shù)極差是：

A)31

B)24

C)55

D)3

166.［單選題］PCA和LDA的以下比較哪些是正確的？

A)1和2

B)1和3

C)只有3

D)l、2和3

167.［單選題］下列函數(shù)中，用于沿著軸方向堆疊Pandas對(duì)象的是()0

A)concat()

B)join()

C)merge()

D)combine_first()

168.［單選題］目標(biāo)變量在訓(xùn)練集上的7個(gè)實(shí)際值為［1,1,1,1,0,0,0］,目標(biāo)變量的炳近似值是

(log3/7=-0.847,log4/7=-0.560)()

A)0.683

B)-0.683

C)0.724

D)-0.243

169.［單選題］以下說(shuō)法正確的是()

A)Boosting和Bagging都是組合多個(gè)分類(lèi)器投票的方法，二者都是根據(jù)單個(gè)分類(lèi)器的正確率決定其

權(quán)重

B)梯度下降有時(shí)會(huì)陷于局部極小值，但EM算法不會(huì)

C)除了EM算法，梯度下降也可求混合高斯模型的參數(shù)

D)基于最小二乘的線性回歸問(wèn)題中，增加L2正則項(xiàng)，總能降低在測(cè)試集上的

MSE誤差

170.［單選題］馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)有一組(_),這是定義在變量子集上的非負(fù)實(shí)函數(shù)，主要用于定義

概率分布函數(shù)。

A)損失函數(shù)

B)優(yōu)化函數(shù)

C)激活函數(shù)

D)勢(shì)函數(shù)

171.[單選題]二分類(lèi)問(wèn)題使用—檢驗(yàn)。

A)二項(xiàng)檢驗(yàn)

B)t檢驗(yàn)

C)交叉驗(yàn)證t檢驗(yàn)

D)McNemar檢驗(yàn)

172.[單選題]關(guān)于EM算法正確的是

A)EM算法包括兩步：E算法和M算法

B)EM算法一定能收斂到全局最大值點(diǎn)

C)英文全稱(chēng)是Expectation-Minimization

D)以上都不正確

173.[單選題]請(qǐng)閱讀下面一段程序：

Arr2d=np.empty((4,4))

Foriinrange(4)：

arr2d[i]=np.arange(i,i+4)

Arr2d[[0,4],[3,1]]

執(zhí)行上述程序，它最終輸出的結(jié)果為()。

A)array([3.,4.])

B)程序拋出IndexError異常

Oarray([3.,5.1)

D)array([4.,4.])

174.[單選題]下面的交叉驗(yàn)證方法

I.有放回的Bootstrap方法

li.留一個(gè)測(cè)試樣本的交叉驗(yàn)證

lii.5折交叉驗(yàn)證

Iv,重復(fù)兩次的5折教程驗(yàn)證

當(dāng)樣本是1000時(shí)，下面執(zhí)行時(shí)間的順序，正確的是

A)i>ii>iii>iv

B)ii>iv>iii>i

C)iv>i>ii>iii

D)ii>iii>iv>i

175.[單選題]下面是三個(gè)散點(diǎn)圖(A,B,C,從左到右)和和手繪的邏輯回歸決策邊界。

能得出什么結(jié)論，1與第二和第三圖相比，第一幅圖中的訓(xùn)練誤差最大。

2該回歸問(wèn)題的最佳模型是最后(第三個(gè))圖，因?yàn)樗哂凶钚〉挠?xùn)練誤差(零)。

3第二個(gè)模型比第一個(gè)和第三個(gè)更強(qiáng)，它在不可見(jiàn)數(shù)據(jù)中表現(xiàn)最好。

4與第一種和第二種相比，第三種模型過(guò)度擬合了。

5所有的模型執(zhí)行起來(lái)都一樣，因?yàn)闆](méi)有看到測(cè)試數(shù)據(jù)。

ABC

alt=""＞根據(jù)可視化后的結(jié)果，

A）1和3

B）1和3

01,3和4

0）5

176.［單選題］下面關(guān)于Z-Buffer算法的論斷哪一條不正確？（）

A）深度緩存算法并不需要開(kāi)辟一個(gè)與圖像大小相等的深度緩存數(shù)組

B）深度緩存算法不能用于處理對(duì)透明物體的消隱

C）深度緩存算法能并行實(shí)現(xiàn)

D）深度緩存算法中沒(méi)有對(duì)多邊形進(jìn)行排序

177.［單選題］建立一個(gè)模型，通過(guò)這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來(lái)預(yù)測(cè)其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的

哪一類(lèi)任務(wù)？

A）根據(jù)內(nèi)容檢索

B）建模描述

C）預(yù)測(cè)建模

D）尋找模式和規(guī)則

178.［單選題］下圖中判斷未知綠圓的類(lèi)別，體現(xiàn)了哪個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的思想？（）

A）決策樹(shù)

B）貝葉斯分類(lèi)器

C）支持向量機(jī)

D）K近鄰算法

179.［單選題］下列選項(xiàng)中，關(guān)于Zookeeper可靠性含義說(shuō)法正確的是？（）

A）可靠性通過(guò)主備部署模式實(shí)現(xiàn)

B）可靠性是指更新更新只能成功或者失敗，沒(méi)有中間狀態(tài)

C)可靠性是指無(wú)論哪個(gè)server,對(duì)外展示的均是同一個(gè)視圖

D)可靠性是指一個(gè)消息被一個(gè)Server接收，它將被所有的Server接受

180.［單選題］屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是()

A)支持向量機(jī)

B)Logistic回歸

C)層次聚類(lèi)

D)決策樹(shù)

181.［單選題］以下哪種方法能最佳地適應(yīng)邏輯回歸中的數(shù)據(jù)？

A)LeastSquareError

B)MaximumLikelihood

C)Jaccarddistance

D)BothAandB

182.［單選題］如果線性回歸模型中的隨機(jī)誤差存在異方差性，那么參數(shù)的OLS估計(jì)量是()

A)無(wú)偏的，有效的

B)無(wú)偏的，非有效的

C)有偏的，有效的

D)有偏的，非有效的

183.［單選題］如下邏輯回歸圖顯示了3種不同學(xué)習(xí)速率值的代價(jià)函數(shù)和迭代次數(shù)之間的關(guān)系(不同的

顏色在不同的學(xué)習(xí)速率下顯示不同的曲線)。

為了參考而保存圖表后，忘記其中不同學(xué)習(xí)速率的值。現(xiàn)在需要曲線的傾斜率值之間的關(guān)系。

以下哪一個(gè)是正確的？

注：

1藍(lán)色的學(xué)習(xí)率是L1

2紅色的學(xué)習(xí)率是L2

3綠色學(xué)習(xí)率為1L3

alt="">

A)L1>L2>L3

B)L1=L2=L3

C)L1

D)都不是

184.［單選題］已知數(shù)組trans_cnt［l,2,3,4］,以下哪一個(gè)表達(dá)式是求數(shù)組的元素?cái)?shù)量：

A)type(trans_cnt)

B)length(trans_cnt)

C)coalesce(trans_cnt)

D)size(trans_cnt)

185.［單選題］(_)也稱(chēng)為“基于密度的聚類(lèi)”

A)原型聚類(lèi)

B)密度聚類(lèi)

C)層次聚類(lèi)

D)AGNES

186.［單選題］以下有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是()

A)MP模型在隱藏層和輸出層都對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行激活函數(shù)處理

B)使用多層功能神經(jīng)元可以解決非線性可分問(wèn)題

C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“學(xué)”到的東西，蘊(yùn)含在連接權(quán)值和閾值中

D)BP算法基于梯度下降策略

187.［單選題］移動(dòng)端開(kāi)發(fā)中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)是

A)MySQL

B)Oracle

OSQLite

D)MongoDB

188.［單選題］若A與B是任意的兩個(gè)事件，且P(AB)=P(A)?P(B),則可稱(chēng)事件A與B()。

A)等價(jià)

B)互不相容

C)相互獨(dú)立

D）相互對(duì)立

189.［單選題］無(wú)人超市采用了（）等多種智能技術(shù)，消費(fèi)者在購(gòu)物流程中將依次體驗(yàn)自動(dòng)身份識(shí)別、

自助導(dǎo)購(gòu)服務(wù)、互動(dòng)式營(yíng)銷(xiāo)、商品位置偵測(cè)、線上購(gòu)物車(chē)清單自動(dòng)生成和移動(dòng)支付?？?

A）計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)算法、傳感器定位、圖像分析

B）虛擬技術(shù)，傳感器定位、圖像分析

C）聲紋識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)算法、

D）圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、圖像分析

190.［單選題］代碼selectbin（17）的結(jié)果是下面哪一個(gè)：

A）101

B）10001

0111

D）1001

191.［單選題］根據(jù)某個(gè)詞所連接所有詞匯的權(quán)重，重新計(jì)算該詞匯的權(quán)重，然后把重新計(jì)算的權(quán)重

傳遞下去。直到這種變化達(dá)到均衡態(tài)，權(quán)重?cái)?shù)值不再發(fā)生改變。這種關(guān)鍵詞提取算法叫做（）。

A）TF-IDF

B）TextRank

OLDA

D）PCA

192.［單選題］關(guān)于BP算法優(yōu)缺點(diǎn)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

A）BP算法不能用于處理非線性分類(lèi)問(wèn)題

B）BP算法容易陷入局部最小值

C）BP算法訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)

D）BP算法訓(xùn)練時(shí)候可能由于權(quán)值調(diào)整過(guò)大使得激活函數(shù)達(dá)到飽和

193.［單選題］貝葉斯模型平均基于后驗(yàn)概率來(lái)為不同的模型賦予權(quán)重，可視為（_）的一種特殊實(shí)現(xiàn)

O

A）加權(quán)平均法

B）投票法

C）排序法

D）學(xué)習(xí)法

194.［單選題］（）是指數(shù)據(jù)減去一個(gè)總括統(tǒng)計(jì)量或模型擬合值時(shí)的殘余部分

A）極值

B）標(biāo)準(zhǔn)值

C）平均值

D）殘值

195.［單選題］下列關(guān)于線性模型的描述錯(cuò)誤的是（）。

A）支持向量機(jī)的判別函數(shù)一定屬于線性函數(shù)

B）在樣本為某些分布情況時(shí)，線性判別函數(shù)可以成為最小錯(cuò)誤率或最小風(fēng)險(xiǎn)意義

下的最優(yōu)分類(lèi)器

C）在一般情況下，線性分類(lèi)器只能是次優(yōu)分類(lèi)器

D）線性分類(lèi)器簡(jiǎn)單而且在很多期情況下效果接近最優(yōu)，所以應(yīng)用比較廣泛

196.［單選題］樸素貝葉斯的訓(xùn)練過(guò)程就是基于訓(xùn)練集D來(lái)估計(jì)類(lèi)的。P（c）,并為每個(gè)屬性估計(jì)條件

概率

A）后驗(yàn)概率

B）先驗(yàn)概率

C）條件概率

D）聯(lián)合概率

197.［單選題］使用。定義的數(shù)據(jù)類(lèi)型是（）。

A）字典

B）集合

0列表

D）字典或集合

198.［單選題］若有統(tǒng)計(jì)表：包含該詞的文檔數(shù)（億）IDFTFTDF中國(guó)62.30.6030.0121蜜蜂

0.4842.7130.0543養(yǎng)殖0.9732.410O0482那么這篇文章的關(guān)鍵詞是（_）。

A）中國(guó)

B）蜜蜂

C）養(yǎng)殖

D）不知道

199.［單選題］在BMP格式、GIF格式、TIFF格式和JPEG格式中，下面哪個(gè)選項(xiàng)正確？

A）表示同一副圖像,BMP格式使用的數(shù)據(jù)量最多；

B）GIF格式獨(dú)立于操作系統(tǒng)；

C）每種格式都有文件頭，其中TIFF格式的最復(fù)雜；

D）一個(gè)JPEG格式的數(shù)據(jù)文件中可存放多幅圖像；

200.［單選題］下列關(guān)于支持向量的說(shuō)法，正確的是（）。

A）到分類(lèi)超平面的距離最近的且滿足一定條件的幾個(gè)訓(xùn)練樣本點(diǎn)是支持向量

B）訓(xùn)練集中的所有樣本點(diǎn)都是支持向量

C）每一類(lèi)樣本集中都分別只有一個(gè)支持向量

D）支持向量的個(gè)數(shù)越多越好

201.［單選題］線性判別分析設(shè)法將樣例投影到—直線上，使得同類(lèi)樣例的投影點(diǎn)盡可能

A）一條；接近

B）兩條；接近

C）一條；遠(yuǎn)離

D）兩條；原理

202.［單選題］在邏輯回歸輸出與目標(biāo)對(duì)比的情況下，以下評(píng)估指標(biāo)中哪一項(xiàng)不適用？

A）AUC-R0C

B）準(zhǔn)確度

C）Logloss

D）均方誤差

203.［單選題］下面不屬于數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的能力有（_）。

A）掌握機(jī)器學(xué)習(xí)

B）數(shù)量掌握數(shù)據(jù)科學(xué)中常用的技術(shù)與工具

C）有良好的身體素質(zhì)

D）有豐富的編程經(jīng)驗(yàn)

204.［單選題］半監(jiān)督學(xué)習(xí)不包括

A）直推學(xué)習(xí)

B）純半監(jiān)督學(xué)習(xí)

C）主動(dòng)學(xué)習(xí)

D）圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)

205.［單選題］（）不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法。

A）散入

B）過(guò)濾

C）包裹

D）抽樣

206.［單選題］對(duì)于低通和高通巴特沃斯濾波器敘述不正確的是？

A）均有相同的截止頻率；

B）均能減弱振鈴效應(yīng)；

C）處理后的圖像均比用理想低通和高通處理的要過(guò)渡光滑一些；

D）都可用于消除虛假輪廓；

207.［單選題］對(duì)于線性回歸模型，包括附加變量在內(nèi)，以下的可能正確的是：

A）1和2

B）1和3

02和4

D）以上都不是

208.［單選題］下列關(guān)于HSV色彩空間中描述不正確的是（）。

A）H表示的是色調(diào)，指的是光的顏色

B）S表示的是飽和度，指的色彩的深淺

C）V表示的是亮度，指的是光的明暗

D)HSV色彩空間稱(chēng)為五角錐體模型

209.［單選題］以下哪種激活函數(shù)可以導(dǎo)致梯度消失()

A)ReLU

B)Tanh

C)Leaky

D)其他都不是

210.［單選題］采樣分析的精確性隨著采樣隨機(jī)性的增加而()，但與樣本數(shù)量的增加關(guān)系

不大。

A)降低

B)不變

C)提高

D)無(wú)關(guān)

211.［單選題］假設(shè)在龐大的數(shù)據(jù)集上使用Logistic回歸模型，可能遇到一個(gè)問(wèn)題,Logistic回歸需

要很長(zhǎng)時(shí)間才能訓(xùn)練，如果對(duì)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯回歸，則花費(fèi)更少的時(shí)間，并給出比較相似的精度的

方法是()。

A)降低學(xué)習(xí)率，減少選代次數(shù)

B)降低學(xué)習(xí)率，增加迭代次數(shù)

C)提高學(xué)習(xí)率，增加迭代次數(shù)

D)增加學(xué)習(xí)率，減少迭代次數(shù)

212.［單選題］()選擇成為支持向量機(jī)的最大變數(shù)。

A)核函數(shù)

B)樣本空間

C)模型

D)算法

213.［單選題］研究某超市銷(xiāo)售記錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買(mǎi)啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布，這種屬于數(shù)據(jù)

挖掘的那類(lèi)問(wèn)題()

A)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

B)聚類(lèi)

C)分類(lèi)

D)自然語(yǔ)言處理

214.［單選題］目前移動(dòng)設(shè)備主流的屏幕幀率是每秒()幀

A)24

B)30

060

D)120

215.［單選題］要想讓機(jī)器具有智能，必須讓機(jī)器具有知識(shí)。因此，在人工智能中有一個(gè)研究領(lǐng)域

,主要研究計(jì)算機(jī)如何自動(dòng)獲取知識(shí)和技能，實(shí)現(xiàn)自我完善，這門(mén)研究分支學(xué)科叫()。：］*

A)專(zhuān)家系統(tǒng)

B)機(jī)器學(xué)習(xí)

C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D)模式識(shí)別

216.［單選題］信息熠是度量樣本集合—最常用的一種指標(biāo)。

A)精確度

B)準(zhǔn)確率

C)召回率

D)純度

217.［單選題］一個(gè)輸入為(32,32,3)的數(shù)據(jù)集，通過(guò)一個(gè)大小為2X2的不重疊最大池化層，輸出

()O

A)(28,28,8)

B)(16,16,8)

C)(28,28,3)

D)(16,16,3)

218.［單選題］在構(gòu)建一個(gè)基于決策樹(shù)模型時(shí),使用信息增益informationgain作為決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)屬性選

擇的標(biāo)準(zhǔn)，以下圖片中哪一個(gè)屬性具信息增益最大：

A)Outlook

B)Humidity

C)Windy

D)Temperature

219.［單選題］在線性回歸中使用正則項(xiàng)，你發(fā)現(xiàn)解的不少coefficient都是0,則這個(gè)正則項(xiàng)可能是(

)

1).L0-norm；(2).Ll-norm；(3).L2-normo

A)(1)(2)

B)(2)(3)

0(2)

D)(3)

220.［單選題］()算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集部分有特征有標(biāo)簽，部分有特征無(wú)標(biāo)簽

A)有監(jiān)督學(xué)習(xí)

B)半監(jiān)督學(xué)習(xí)

C)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

D)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

221.［單選題］下列關(guān)于異方差(Heteroskedasticity)說(shuō)法正確的是？

A）線性回歸具有不同的誤差項(xiàng)

B）線性回歸具有相同的誤差項(xiàng)

C）線性回歸誤差項(xiàng)為零

D）以上說(shuō)法都不對(duì)

222.［單選題］以下說(shuō)法正確的是（）

A）Boosting和Bagging都是組合多個(gè)分類(lèi)器投票的方法，二者都是根據(jù)單個(gè)分

B）梯度下降有時(shí)會(huì)陷于局部極小值，但EM算法不會(huì)

C）除了EM算法，梯度下降也可求混合高斯模型的參數(shù)

D）基于最小二乘的線性回歸問(wèn)題中，

223.［單選題］（_）是指為最小化總體風(fēng)險(xiǎn)，只需在每個(gè)樣本上選擇能使特定條件風(fēng)險(xiǎn)最小的類(lèi)別標(biāo)

記。

A）支持向量機(jī)

B）間隔最大化

C）線性分類(lèi)器

D）貝葉斯判定準(zhǔn)則

224.［單選題］決策樹(shù)中的分類(lèi)結(jié)果是最末端的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為？（）口*

A）根節(jié)點(diǎn)

B）父節(jié)點(diǎn)

C）子節(jié)點(diǎn)

D）葉節(jié)點(diǎn)

225.［單選題］讓學(xué)習(xí)器不依賴(lài)外界交互、自動(dòng)地利用未標(biāo)記樣本來(lái)提升學(xué)習(xí)性能，就是（）?

A）監(jiān)督學(xué)習(xí)

B）倍監(jiān)督學(xué)習(xí)

C）半監(jiān)督學(xué)習(xí)

D）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

226.［單選題］下列選項(xiàng)中屬于感知技術(shù)的是（）

A）機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和計(jì)算實(shí)施技術(shù)

B）計(jì)算實(shí)施技術(shù)和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

C）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)

D）機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

227.［單選題］隨著集成中個(gè)體分類(lèi)器（相互獨(dú)立）數(shù)目T的增大，集成的錯(cuò)誤率將呈—下降，最終

趨向于零

A）指數(shù)級(jí)

B）對(duì)數(shù)級(jí)

C）線性級(jí)

D）平方級(jí)

228.［單選題］第一個(gè)成功應(yīng)用的專(zhuān)家系統(tǒng)是()

A)ELIZA

B)Dendral

C)Xeon

D)Deppepblue

229.［單選題］現(xiàn)實(shí)中往往會(huì)遇到“不完整”的訓(xùn)練樣本，在這種存在屬性變量值未知的情形下，可

用(_)。

A)邊際似然

B)EM算法

C)貝葉斯決策

D)貝葉斯分類(lèi)器

230.［單選題］以下哪條語(yǔ)句定義了一個(gè)Python字典()。

A){1,2,3)

B)［1,2,3］

0(1,2,3)

D){}

231.［單選題］增加以下哪些超參數(shù)可能導(dǎo)致隨機(jī)森林模型過(guò)擬合數(shù)據(jù)()(1).決策樹(shù)的數(shù)量；

(2).決策樹(shù)的深度；(3).學(xué)習(xí)率。

A)(l)

B)(2)

0(3)

D)(2)(3)

232.［單選題］假設(shè)我們對(duì)西瓜的色澤、根蒂和紋理等特征一無(wú)所知，按照常理來(lái)說(shuō)，西瓜是好瓜的

概率是60九那么這個(gè)好瓜的概率P就被稱(chēng)為()

A)先驗(yàn)概率