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专题二 测验答卷
专题二 测验答卷
专题二 测验
试卷总分:40 得分:100
一、判断题
1. 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
答案:
2. 下图表示的是前向状态空间搜索。
{图}
答案:
3. 状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
答案:
4. 贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
答案:
5. 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
答案:
6. 分层规划中包含基本动作和高层动作。
答案:
7. 人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
答案:
8. 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
答案:
9. 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
答案:
10. P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
答案:，我们的目标是要做全覆盖、全正确的答案搜索服务。
二、选择题
11. 算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
A. KNN
B. 决策树
C. 遗传算法
D. A*算法
答案:
12.当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
A. 输入层
B. 输出层
C. 隐含层
D. 应用层
答案:
13.机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。
A. 监督学习
B. 无监督学习
C. 机器学习
D. 深度学习
答案:
14.下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。
{图}
A. 路径1
B. 路径2
答案:
15.（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A. KNN
B. 决策树
C. 遗传算法
D. A*算法
答案:
16.以下哪一项不是机器智能的来源（? ??）
A. 摩尔定律
B. 数据
C. 数学模型
D. 数据结构
答案:
17.{图}
人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
A. 标签
B. 特征值
C. 数据结构，我们的目标是要做全覆盖、全正确的答案搜索服务。
D. 拟合标签
答案:
18.当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。
A. 约翰?霍兰德
B. 亚瑟·塞缪尔
C. 冯·诺依曼
D. 艾伦·麦席森·图灵
答案:
19.深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（? ? ）
A. 增加数据量
B. 改变算法
C. 增加模型训练的层次
D. 增加标签量
答案:
20.贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。
A. 贝叶斯
B. 朱迪亚·珀尔
C. 高斯
D. 康托尔
答案: |
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发表于 2024-5-21 21:55:49
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