《Chap3機器學習——人工智能通識》題庫答案章節(jié)三45分鐘/節(jié)課時單選CABCBCBBA判斷TFFTFFFTT三、機器學習（9套）單選題1.數(shù)據(jù)聚類屬于（）。A數(shù)據(jù)分析B有監(jiān)督學習C無監(jiān)督學習D數(shù)據(jù)可視化2.對歷史流量的游客預測可以使用的方法為（）。A時間序列分析B關(guān)聯(lián)規(guī)則C數(shù)據(jù)分類D數(shù)據(jù)聚類3.對潛在用戶進行挖掘可以使用（）。A回歸預測B數(shù)據(jù)聚類C數(shù)據(jù)分類D關(guān)聯(lián)規(guī)則4.

下列哪種機器學習算法屬于無監(jiān)督學習？A線性回歸B決策樹分類C主成分分析（PCA）D支持向量機5.在K近鄰（KNN）算法中，K值的選擇對模型結(jié)果影響顯著。若K值過小，模型容易出現(xiàn)？A欠擬合B過擬合C計算效率提升D泛化能力增強6.機器學習的起源可以追溯到20世紀中葉，其早期發(fā)展與下列（）研究密切相關(guān)。A統(tǒng)計學中的回歸分析理論B圖靈提出的“圖靈測試”概念C達特茅斯會議對人工智能的探討D馮·諾依曼架構(gòu)計算機的誕生7.

以下對機器學習概念的描述，最準確的是（）。A讓計算機自動執(zhí)行預編程的規(guī)則完成任務B通過大量數(shù)據(jù)訓練使模型具備從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律并做出預測或決策的能力C模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)處理信息的技術(shù)D僅依賴人工設計特征完成數(shù)據(jù)分類的方法8.支持向量機（SVM）中，選擇不同的核函數(shù)會影響模型的（）.A訓練數(shù)據(jù)規(guī)模B決策邊界形狀C損失函數(shù)類型D特征歸一化方式9.

關(guān)于樸素貝葉斯算法，以下說法正確的是（）。A要求特征之間相互獨立B適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)時性能較差C屬于判別式模型D訓練過程需要迭代優(yōu)化參數(shù)判斷題1.監(jiān)督學習必須依賴標記好的訓練數(shù)據(jù)，無標記數(shù)據(jù)無法用于監(jiān)督學習模型訓練。2.決策樹模型在訓練過程中，節(jié)點劃分時選擇信息增益率最大的特征一定能避免過擬合。3.聚類算法屬于無監(jiān)督學習，其目標是將數(shù)據(jù)集中相似樣本劃分為不同類別，并提前定義類別標簽。4.在支持向量機（SVM）中，使用核函數(shù)可以將低維線性不可分的數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而使其線性可分。5.強化學習的目標是通過與環(huán)境交互，最大化累計獎勵，智能體在訓練過程中不需要任何先驗知識。6.線性回歸模型只能處理自變量和因變量呈線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，無法擬合非線性數(shù)據(jù)。7.“啤酒和尿布”的故事中，商家可以用回歸方法進行挖掘