人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)題庫(kù)及答案單項(xiàng)選擇題1.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法？A.線性回歸B.決策樹(shù)C.邏輯回歸D.概率論2.以下哪個(gè)是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.聚類算法B.支持向量機(jī)C.主成分分析D.K-均值聚類3.以下哪項(xiàng)是過(guò)擬合的表現(xiàn)？A.模型訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都很高B.模型訓(xùn)練誤差低，測(cè)試誤差高C.模型訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都很低D.模型訓(xùn)練誤差高，測(cè)試誤差低4.以下哪個(gè)是交叉驗(yàn)證的常見(jiàn)方法？A.留一法B.k-折交叉驗(yàn)證C.隨機(jī)抽樣D.以上都是5.以下哪個(gè)是特征工程的常見(jiàn)方法？A.特征選擇B.特征縮放C.特征組合D.以上都是6.以下哪個(gè)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元？A.神經(jīng)元B.層C.輸入/輸出節(jié)點(diǎn)D.以上都是7.以下哪個(gè)是激活函數(shù)？A.ReLUB.sigmoidC.tanhD.以上都是8.以下哪個(gè)是集成學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.隨機(jī)森林C.邏輯回歸D.K-近鄰9.以下哪個(gè)是降維的常見(jiàn)方法？A.主成分分析B.因子分析C.線性回歸D.以上都是10.以下哪個(gè)是模型評(píng)估的常見(jiàn)指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.以上都是多項(xiàng)選擇題1.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)任務(wù)？A.分類B.回歸C.聚類D.降維2.以下哪些是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.K-近鄰3.以下哪些是過(guò)擬合的解決方法？A.正則化B.增加數(shù)據(jù)量C.減少模型復(fù)雜度D.以上都是4.以下哪些是特征工程的常見(jiàn)方法？A.特征選擇B.特征縮放C.特征組合D.特征編碼5.以下哪些是交叉驗(yàn)證的常見(jiàn)方法？A.留一法B.k-折交叉驗(yàn)證C.隨機(jī)抽樣D.以上都是6.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元？A.神經(jīng)元B.層C.輸入/輸出節(jié)點(diǎn)D.以上都是7.以下哪些是激活函數(shù)？A.ReLUB.sigmoidC.tanhD.以上都是8.以下哪些是集成學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.隨機(jī)森林C.邏輯回歸D.融合學(xué)習(xí)9.以下哪些是降維的常見(jiàn)方法？A.主成分分析B.因子分析C.線性回歸D.以上都是10.以下哪些是模型評(píng)估的常見(jiàn)指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)判斷題1.機(jī)器學(xué)習(xí)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。2.決策樹(shù)是一種非參數(shù)模型。3.過(guò)擬合會(huì)導(dǎo)致模型泛化能力差。4.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要步驟。5.交叉驗(yàn)證可以用來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。7.激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用于增加非線性。8.集成學(xué)習(xí)可以提高模型的魯棒性。9.降維可以減少模型的復(fù)雜度。10.準(zhǔn)確率是模型評(píng)估的唯一指標(biāo)。簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述過(guò)擬合和欠擬合的區(qū)別。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)就不好。2.解釋什么是特征工程，并舉例說(shuō)明。特征工程是指通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、特征組合等方法優(yōu)化特征的過(guò)程，例如通過(guò)歸一化特征縮放數(shù)據(jù)。3.簡(jiǎn)述交叉驗(yàn)證的作用。交叉驗(yàn)證通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，多次訓(xùn)練和驗(yàn)證模型，評(píng)估模型的泛化能力。4.解釋什么是激活函數(shù)，并舉例說(shuō)明。激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性，例如ReLU函數(shù)用于增加非線性。討論題1.討論特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。特征工程能顯著提升模型性能，通過(guò)優(yōu)化特征可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。2.討論集成學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)。優(yōu)勢(shì)是提高模型魯棒性和準(zhǔn)確性，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。3.討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用前景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別、