人工智能算法與Python庫知識測試試卷若要構(gòu)建決策樹分類模型，下列代碼導(dǎo)入相關(guān)類正確的是（）。選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.fromsklearn.model_selectionimportDecisionTreeClassifierB.fromsklearnimportDecisionTreeClassifierC.fromtreeimportDecisionTreeClassifierD.fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier(正確答案)題目12

人工智能是由（）呈現(xiàn)出來的智能行為。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.軟件(正確答案)B.平臺C.機(jī)器(正確答案)D.網(wǎng)絡(luò)題目13

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要的特點(diǎn)是：信號是前向傳播的，誤差是（）傳播的[單選題]*A.后向(正確答案)B.右向C.左向D.同向題目14LSTM有三個門，其中不包括（）。[單選題]*A.忘記門B.輸入門C.隱藏門(正確答案)D.輸出門題目15OpenCV是一個強(qiáng)大的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺庫，其導(dǎo)入庫的代碼為（）。[單選題]*A.importopencv-pythonB.importcv2(正確答案)C.importOpenCVD.importcv題目16

一般而言，隨著劃分過程不斷進(jìn)行，決策樹的分支節(jié)點(diǎn)所包含的樣本會盡可能屬于同一類別，即節(jié)點(diǎn)的（）越來越高，其常用的度量指標(biāo)有（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.信息熵(正確答案)B.數(shù)量C.置信度D.純度(正確答案)題目17

下列不屬于決策樹的節(jié)點(diǎn)的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.中間節(jié)點(diǎn)（internalnode）B.根節(jié)點(diǎn)（rootnode）C.葉節(jié)點(diǎn)（leafnode）D.外部節(jié)點(diǎn)（externalnode）(正確答案)題目18

下列不屬于回歸模型評價指標(biāo)的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.均方誤差B.平均絕對誤差C.中值絕對誤差D.精確度(正確答案)題目19

下列不屬于支持向量機(jī)優(yōu)點(diǎn)的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.有優(yōu)秀的泛化能力B.對參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感(正確答案)C.對異常值不敏感D.計(jì)算的復(fù)雜性僅取決于支持向量的數(shù)目題目20

下列不屬于樸素貝葉斯算法優(yōu)點(diǎn)的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.對輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感(正確答案)B.對小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，能夠處理多分類任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練C.對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡單D.樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有穩(wěn)定的分類效率題目21

下列不屬于深度學(xué)習(xí)框架的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.PyTorchB.TensorFlowC.KerasD.math(正確答案)題目22

下列關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.BP算法是以網(wǎng)絡(luò)誤差為目標(biāo)函數(shù)，采用梯度下降法來計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的最小值(正確答案)C.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意復(fù)雜的模式分類能力和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力題目23

下列關(guān)于Python常用庫的說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.sklearn庫是數(shù)據(jù)可視化中常用的第三方庫(正確答案)B.sklearn庫具有各種分類、回歸和聚類算法C.pandas庫是基于NumPy的一種工具，該工具是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的D.NumPy庫是用于數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)模塊題目24

下列關(guān)于創(chuàng)建一個3x3且所有元素均為0的張量代碼正確的是（）

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.tensorflow.zeros([33])(正確答案)B.tensorflow.zeros([333])C.tensorflow.zeros([33]2)D.tensorflow.zeros([33]3)題目25

下列關(guān)于基本術(shù)語說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.訓(xùn)練集：參與模型訓(xùn)練的樣本集合B.分類：輸出結(jié)果是連續(xù)值(正確答案)C.監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練樣本有標(biāo)簽D.獨(dú)立同分布：樣本空間的全體樣本都服從一個未知的分布，且相互獨(dú)立題目26

下列關(guān)于學(xué)習(xí)率說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.較大的學(xué)習(xí)率允許模型更快地學(xué)習(xí)，但模型最終可能僅達(dá)到次優(yōu)的最終權(quán)重集(正確答案)B.學(xué)習(xí)率可控制模型學(xué)習(xí)的速率或速度(正確答案)C.較小的學(xué)習(xí)率可以允許模型學(xué)習(xí)更優(yōu)化或甚至全局最佳的權(quán)重集，但是可能花費(fèi)更長的時間來訓(xùn)練(正確答案)D.學(xué)習(xí)率是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中使用的可配置超參數(shù)，通常大于1.0題目27

下列關(guān)于支持向量機(jī)法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)算法是求解凸二次規(guī)劃的最優(yōu)化算法B.支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)策略是間隔最大化C.支持向量機(jī)是一種二分類模型D.支持向量機(jī)的計(jì)算開銷會隨著訓(xùn)練樣本數(shù)增大而降低(正確答案)題目28

下列關(guān)于文本挖掘說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.文本挖掘的基礎(chǔ)技術(shù)包括文本分類、文本聚類、文本回歸和文本壓縮(正確答案)B.文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價值知識，并且利用這些知識更好地組織信息的過程C.文本挖掘的準(zhǔn)備工作由文本收集、文本分析和特征修剪3個步驟組成D.文本挖掘是一個從非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或有用模式的過程題目29

下列關(guān)于文本數(shù)據(jù)清洗說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.使用正則表達(dá)式可以去除標(biāo)點(diǎn)符號B.使用正則表達(dá)式可以去除數(shù)值文本C.使用正則表達(dá)式可以去除中文文本D.使用正則表達(dá)式不可以去除英文文本(正確答案)題目30

下列關(guān)于模型性能（modelcapacity，指模型能近似復(fù)雜函數(shù)的能力）說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.隱層層數(shù)增加，模型性能增加(正確答案)B.都不正確C.學(xué)習(xí)率減小，模型性能增加D.學(xué)習(xí)率增加，模型性能增加題目31

下列關(guān)于模型評估指標(biāo)說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.泛化誤差：模型在新樣本上的誤差B.錯誤率：分類錯誤樣本數(shù)占總樣本數(shù)比例C.精度：最佳值為1D.訓(xùn)練誤差：模型在測試集上的誤差(正確答案)題目32

下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)仿真神經(jīng)傳導(dǎo)的工作方式，當(dāng)接收神經(jīng)元接收刺激的總和經(jīng)過激活函數(shù)的運(yùn)算大于臨界值時，會傳遞至下一個神經(jīng)元B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重模擬神經(jīng)元軸突，連接輸入與接收神經(jīng)元，負(fù)責(zé)傳送信息C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值（偏差值）越低，接收神經(jīng)元越容易被活化(正確答案)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值（偏差值）仿真突觸的結(jié)構(gòu)，代表接收神經(jīng)元被活化的難易程度題目33

下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與網(wǎng)絡(luò)中使用的激活函數(shù)無關(guān)(正確答案)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）和之間的相互聯(lián)接構(gòu)成C.神經(jīng)元間的連接權(quán)值反映了單元間的連接強(qiáng)度D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸連接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型題目34

下列屬于聚類模型評價指標(biāo)的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.輪廓系數(shù)評價法(正確答案)B.ARI評價法（蘭德系數(shù)）(正確答案)C.V-measure評分(正確答案)D.FMI評價法(正確答案)題目35

下列正則表達(dá)式符號對應(yīng)含義錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.\n：換行符B.|：或C.\d：數(shù)字[1-9](正確答案)D.\s：空白字符題目36

下列說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.CrossEntropy（交叉熵）主要用于度量兩個概率分布間的差異性信息(正確答案)B.學(xué)習(xí)方法的泛化能力是指由該方法訓(xùn)練后得到的模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力(正確答案)C.激活函數(shù)通常為非線性函數(shù)(正確答案)D.優(yōu)化器主要用來衡量模型預(yù)測結(jié)果的好壞題目37

下列說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.對于回歸問題和分類問題常用的評價指標(biāo)是精確率和召回率B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有邏輯回歸算法、k近鄰算法、決策樹算法、支持向量機(jī)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等(正確答案)C.分類模型的誤差可分為訓(xùn)練誤差和泛化誤差(正確答案)D.分類規(guī)則的挖掘方法有決策樹法、樸素貝葉斯法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和k近鄰法等(正確答案)題目38

下列說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.對于圖像識別任務(wù)來說，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過盡可能保留重要的參數(shù)，去掉大量不重要的參數(shù)，來達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個卷積層可以自由設(shè)定filter的數(shù)量(正確答案)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一組神經(jīng)元共享同一個權(quán)重的方式來減少參數(shù)的數(shù)量(正確答案)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層的神經(jīng)元是按照三維排列的，有寬度、高度和深度(正確答案)題目39

下列說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以沒有輸出層B.隱藏層介于輸入層和輸出層之間(正確答案)C.隱藏層是輸入層和輸出層之間眾多神經(jīng)元和對應(yīng)的連接組成的各個層面(正確答案)D.使用不同的權(quán)重和激活函數(shù)，可能會導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值不同(正確答案)題目40

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.RNN是一類可用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.LSTM引入了一個基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的架構(gòu)后，梯度消失問題得以解決(正確答案)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，例如語音識別、語言建模和機(jī)器翻譯等D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)是進(jìn)行優(yōu)化過后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)題目41

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng)B.TensorFlow用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，而這個系統(tǒng)的通用性使其可廣泛用于其他計(jì)算領(lǐng)域C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性D.深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow中能使用的激活函數(shù)只有ReLU(正確答案)題目42

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.分類模型建立在已有的類標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.聚類模型屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法C.在實(shí)際應(yīng)用場景中，分類算法被用于行為分析、物品識別、圖像檢測等D.聚類生成的子集合稱為點(diǎn)(正確答案)題目43

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.中文分詞是指以詞作為基本單元，使用計(jì)算機(jī)自動對中文文本進(jìn)行詞語切分，使詞之間有空格，方便計(jì)算機(jī)識別出各語句的重點(diǎn)內(nèi)容B.詞云圖是文本結(jié)果展示的有利工具C.Python中的結(jié)巴分詞（jieba）不支持繁體分詞(正確答案)D.Python中的結(jié)巴分詞（jieba）支持的三種分詞模式分別為精確模式、全模式和搜索引擎模式題目44

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.對圖像和濾波矩陣做內(nèi)積的操作就是所謂的池化操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的名字來源(正確答案)B.CNN是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型C.CNN由紐約大學(xué)的YannLecun于1998年提出，其本質(zhì)是一個多層感知機(jī)，成功的原因在于其所采用的局部連接和權(quán)值共享的方式D.CNN的初始化主要是初始化卷積層和輸出層的卷積核（權(quán)值）和偏置題目45

下列說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.每一個類只對應(yīng)一個獨(dú)熱編碼B.獨(dú)熱編碼可以處理非連續(xù)型數(shù)值特征C.獨(dú)熱編碼是一個只有一位是0，其他都是1的編碼(正確答案)D.6的獨(dú)熱編碼為“0000001000”題目46

下列選項(xiàng)中的數(shù)據(jù)集不適合用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.數(shù)據(jù)集太大B.數(shù)據(jù)集有局部相關(guān)性C.數(shù)據(jù)集太小(正確答案)D.數(shù)據(jù)集沒有局部相關(guān)性(正確答案)題目47

下列選項(xiàng)可實(shí)現(xiàn)中文分詞的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.NumPyB.MatplotlibC.jieba(正確答案)D.sklearn題目48

下列選項(xiàng)屬于支持向量機(jī)模型的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.線性可分支持向量機(jī)(正確答案)B.最大熵模型C.非線性支持向量機(jī)(正確答案)D.線性支持向量機(jī)(正確答案)題目49

下列選項(xiàng)屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Dropout層的作用的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.使得網(wǎng)絡(luò)更簡單(正確答案)B.避免欠擬合C.使得網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜D.避免過擬合(正確答案)題目50

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比感知器模型更復(fù)雜，這些額外的復(fù)雜性來源于（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.激活函數(shù)允許隱藏結(jié)點(diǎn)和輸出結(jié)點(diǎn)的輸出值與輸入?yún)?shù)呈現(xiàn)線性關(guān)系B.輸入層和輸出層之間僅包含一個中間層C.輸入層和輸出層之間可能包含多個中間層(正確答案)D.激活函數(shù)允許隱藏結(jié)點(diǎn)和輸出結(jié)點(diǎn)的輸出值與輸入?yún)?shù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系(正確答案)題目51

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.減少特征圖的尺寸(正確答案)B.權(quán)值初始化C.填充數(shù)據(jù)D.提取輸入的不同特征題目52

在TensorFlow2.0.0及以上的版本，下列代碼表示線性堆疊網(wǎng)絡(luò)層的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.tensorflow.keras.layers.Dense(1input_shape=(1))B.tensorflow.keras.layers.Dense(input_shape=(1))C.tensorflow.keras.Sequential()(正確答案)D.tensorflow.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.7)題目53

在TensorFlow2.0.0及以上的版本，下列代碼運(yùn)行的結(jié)果為（）。B

importtensorflowastf

a=tf.constant([[19][36]])

print(a)

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.tf.Tensor([[19][36]]shape=(22)dtype=int64)B.tf.Tensor([[19][36]]shape=(22)dtype=int32)(正確答案)C.tf.Tensor([[19][36]]shape=(11)dtype=int32)D.tf.Tensor([[19][36]]shape=(21)dtype=int32)題目54

在其他條件不變的前提下，容易引起機(jī)器學(xué)習(xí)中“過擬合”問題的操作是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.刪除稀疏特征B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)C.增加訓(xùn)練集數(shù)量D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替線性核(正確答案)題目55

在字符串處理方法中，find()方法和replace()方法為文本數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中常用到的兩個方法，現(xiàn)定義“str='thisisstringexample....wow!!!thisisreallystring'”，下列關(guān)于函數(shù)輸出結(jié)果正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.str.replace('is''was'3)的輸出為：thisisstringexample....wow!!!thwasisreallystringB.str.find('is')的輸出為：2(正確答案)C.str.find('is')的輸出為：4D.str.replace('is''was'3)的輸出為：thwaswasstringexample....wow!!!thwasisreallystring(正確答案)題目56

在數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重時，會對分析結(jié)果造成較大的影響，因此缺失值和剔除的異常值要采用合理的方法進(jìn)行填補(bǔ)，可以使用的方法有（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.插值法(正確答案)B.平均值填充(正確答案)C.極大似然估計(jì)法(正確答案)D.回歸法(正確答案)題目57

在機(jī)器學(xué)習(xí)中需要劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，下列選項(xiàng)可以用于劃分訓(xùn)練集和測試集的方法是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.自助法(正確答案)B.評分法C.留出法(正確答案)D.交叉驗(yàn)證法(正確答案)題目58

在構(gòu)建一個線性模型的訓(xùn)練過程中，訓(xùn)練模型的損失值和權(quán)值的變化情況是（）

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.權(quán)值得到更新(正確答案)B.權(quán)值沒有更新C.損失值越來越小(正確答案)D.損失值越來越大題目59

在現(xiàn)有技術(shù)中，下列選項(xiàng)屬于應(yīng)對類別不平衡學(xué)習(xí)的解決方法的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.閾值移動(正確答案)B.欠采樣(正確答案)C.過采樣(正確答案)D.自主抽樣題目60

在通過代碼“fromsklearnimportcluster”導(dǎo)入聚類模塊，并通過代碼“model=cluster.KMeans(n_clusters=k)”構(gòu)造K均值聚類模型后進(jìn)行模型訓(xùn)練，下列關(guān)于訓(xùn)練后的模型model可調(diào)用的屬性說法正確的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.model.labels_：返回各個樣本點(diǎn)的聚類標(biāo)簽(正確答案)B.model.inertia_：返回樣本到其最近聚類中心的距離平方和(正確答案)C.model.cluster_centers_：返回各類數(shù)據(jù)的中心點(diǎn)(正確答案)D.model.n_iter_：返回聚類樣本數(shù)題目61

對于分類算法來說，ROC曲線是一個重要的評價指標(biāo)，下列關(guān)于ROC曲線的說法錯誤的是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.ROC曲線上的面積越大代表模型性能越好(正確答案)B.ROC曲線中將假陽性率(FPR)作為x軸，F(xiàn)PR是決定了在所有陰性的樣本中有多少假陽性的判斷C.ROC曲線中將真陽性率(TPR)作為y軸，TPR決定了一個分類器或者一個診斷測試在所有陽性樣本中能正確區(qū)分的陽性案例的性能D.ROC曲線下的面積越大代表模型性能越好題目62

已知某個詞的詞頻（TF）和逆文檔頻度（），若將這兩個值（），則可獲得這個詞的TF-IDF值。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.相乘(正確答案)B.相減C.相除D.相加題目63

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN是（）和（）兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總稱。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.長度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(正確答案)C.偏差遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(正確答案)題目64

文本主題模型中，常用的主題模型有三種，分別是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.隱式狄利克雷分布(正確答案)B.潛在語義分析(正確答案)C.決策樹模型D.概率潛在語義分析(正確答案)題目65

根據(jù)個體學(xué)習(xí)器的生成方式，集成學(xué)習(xí)大致分為兩種，其中一種是個體學(xué)習(xí)器間不存在強(qiáng)依賴關(guān)系、可同時生成的并行化方法，該方法的代表是（）。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.Bagging(正確答案)B.BoostingC.決策樹D.reboot題目66

正確搭建Hadoop集群的步驟是（）。

①克隆虛擬機(jī)

②配置SSH免密碼登錄

③格式化

④修改配置文件

⑤配置時間同步服務(wù)

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.②⑤④①③B.③②①⑤④C.⑤①③②④D.④①②⑤③(正確答案)題目67

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.計(jì)算機(jī)視覺(正確答案)B.人機(jī)博弈(正確答案)C.語音識別(正確答案)D.自然語言處理(正確答案)題目68

詞嵌入（WordEmbedding）是一種詞的類型表示，是將詞匯映射到（）的方法總稱。

選擇一項(xiàng)：[單選題]*A.實(shí)數(shù)向量(正確答案)B.建立數(shù)據(jù)C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)預(yù)處理題目69

針對線性可分支持向量機(jī)，下列選項(xiàng)屬于借助凸優(yōu)化技術(shù)提升效率的方法的是（）。

選擇一項(xiàng)或多項(xiàng)：*A.快速采樣法B.坐標(biāo)下降法(正確答案)C.割平面法(正確答案)D.隨機(jī)梯度下降(正確答案)題目70

機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的一個分支。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目71Hadoop的特點(diǎn)包括高可靠性、高擴(kuò)展性、高效性、高容錯性和高成本等。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目72HDFS是一個使用分布式進(jìn)行存儲的文件系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)集群數(shù)據(jù)的存儲與讀取。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目73

HDFS的優(yōu)點(diǎn)包括：高容錯性、適合大數(shù)據(jù)的處理和支持多用戶任意修改文件。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目74One-Hot編碼的優(yōu)點(diǎn)是簡單快捷，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)稀疏、耗時耗空間、詞與詞之間的相似關(guān)系展示不明和詞出現(xiàn)的頻率沒有被考慮，因而無法區(qū)別詞的重要性。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目75主題模型是一種典型的詞袋模型，即它認(rèn)為一篇文檔是由一組詞構(gòu)成的一個集合，詞與詞之間有順序以及先后的關(guān)系。一篇文檔可以包含多個主題，文檔中每一個詞都由其中的一個主題生成。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目76傳統(tǒng)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)RNN通過記憶體實(shí)現(xiàn)短期記憶進(jìn)行連續(xù)數(shù)據(jù)的預(yù)測，但是當(dāng)連續(xù)數(shù)據(jù)的序列變長時，會使得展開時間步過長。在反向傳播更新參數(shù)時，梯度按時間步連續(xù)相乘，會導(dǎo)致梯度消失。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目77使用TensorFlow庫構(gòu)建線性模型進(jìn)行訓(xùn)練時，閾值沿著梯度的相同方向更新。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目78分類和回歸都可用于預(yù)測，分類預(yù)測的輸出值是離散的類別值，而回歸預(yù)測的輸出值是連續(xù)數(shù)值。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目79卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對一個輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行多種變換（旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等）。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目80卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大致過程為CovolutionalLayer（卷積）、ReLuLayer（非線性映射）、PoolingLayer（池化）、FullyConnectedLayer（全連接）和output（輸出）的組合。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目81回歸用于預(yù)測輸入變量（自變量）和輸出變量（因變量）之間的關(guān)系。(

)[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目82在Python中，結(jié)巴分詞不支持自定義詞典。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目83在TensorFlow2.0.0及以上的版本，代碼“tensorflow.ones([2,3],int32)”的運(yùn)行結(jié)果為“[1,1,1],[1,1,1]”。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)題目84在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，異常值是否剔除，需視具體情況而定，因?yàn)橛行┊惓Ｖ悼赡芴N(yùn)含著有用的信息。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目85

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維處理是一種行之有效的降低數(shù)據(jù)分析復(fù)雜性的手段。()[單選題]*正確(正確答案)錯誤題目86在正則表達(dá)式的語法中，“*”表示匹配前面的子表達(dá)式一次或多次。()[單選題]*正確錯誤(正確答案)