第1頁(yè)（共1頁(yè)）《人工智能基礎(chǔ)》期末考試試卷附答案一、選擇題(每題2分，共20分)1.以下哪一項(xiàng)是人工智能(AI)的定義？A.研究如何使計(jì)算機(jī)執(zhí)行人類智能任務(wù)的學(xué)科B.開(kāi)發(fā)能夠自主思考和解決問(wèn)題的軟件C.利用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)過(guò)程D.A、B、C都正確2.以下哪一項(xiàng)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的類型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)3.以下哪一項(xiàng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位？A.節(jié)點(diǎn)B.層D.權(quán)重4.以下哪一項(xiàng)是決策樹(shù)算法的主要優(yōu)點(diǎn)？A.解釋性強(qiáng)B.復(fù)雜度高C.運(yùn)行速度快D.需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練5.以下哪一項(xiàng)是支持向量機(jī)(SVM)的主要應(yīng)用場(chǎng)景？A.分類問(wèn)題B.回歸問(wèn)題C.聚類問(wèn)題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘二、填空題(每題2分，共20分)6.人工智能的三大任務(wù)是______、______和______。7.樸素貝葉斯分類器是基于______原理進(jìn)行分類的。8.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)主要用于______任務(wù)。9.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模仿了______的神經(jīng)元連接方式。10.最大似然估計(jì)(MLE)是______估計(jì)方法的一種。三、簡(jiǎn)答題(每題5分，共30分)11.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。12.什么是過(guò)擬合？請(qǐng)簡(jiǎn)述過(guò)擬合的原因和解決方法。13.請(qǐng)解釋什么是“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”，并給出兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。14.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)(SVM)的工作原理。15.請(qǐng)列舉三種常用的優(yōu)化算法，并簡(jiǎn)要介紹它們的應(yīng)用場(chǎng)景。四、應(yīng)用題(每題10分，共20分)16.假設(shè)我們有一個(gè)用于識(shí)別圖片中貓和狗的數(shù)據(jù)集，其中70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)用于測(cè)試集。請(qǐng)簡(jiǎn)述您將如何評(píng)估模型的性能。17.假設(shè)我們正在使用決策樹(shù)進(jìn)行分類任務(wù)，并發(fā)現(xiàn)樹(shù)的深度為5時(shí)，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率為95%，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率只有80%。請(qǐng)簡(jiǎn)述可能的原因，并提出改進(jìn)建議。答案：一、選擇題D.深度學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)A.節(jié)點(diǎn)A.解釋性強(qiáng)C.分類問(wèn)題二、填空題6.知識(shí)表示、推理、學(xué)習(xí)7.貝葉斯定理8.圖像識(shí)別9.人腦10.最大似然三、簡(jiǎn)答題11.監(jiān)督學(xué)習(xí)是在已知輸入和輸出情況下，通過(guò)學(xué)習(xí)算法得到一個(gè)模型，以便對(duì)新的輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是在沒(méi)有l(wèi)abeled數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)學(xué)習(xí)算法得到數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或規(guī)律。13.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過(guò)人工方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，以擴(kuò)充訓(xùn)練集的方法。應(yīng)用場(chǎng)景包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。14.SVM是一種用于分類和回歸分析的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開(kāi)，使得兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最大化。15.常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等。梯度下降法適用于大規(guī)模問(wèn)題，牛頓法和共軛梯度法適用于大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題。四、應(yīng)用題16.評(píng)估模型性能的方法包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等?？梢允褂媒徊骝?yàn)證方法來(lái)評(píng)估模