2024年人工智能核心算法試題庫含參考答案解析一、單選題（共10題，每題1分，共10分）1.強化學習的目標是找到（）的策略A、全局最優(yōu)解B、局部最優(yōu)解C、最小損失函數(shù)D、最大化收益正確答案：D答案解析：強化學習的目標是通過智能體與環(huán)境的交互，找到一個策略，使得智能體在長期運行中能夠獲得最大的累積獎勵，也就是最大化收益。最小損失函數(shù)一般不是強化學習直接的目標；局部最優(yōu)解不是強化學習最終追求的，而是希望找到全局最優(yōu)解；全局最優(yōu)解是強化學習努力的方向，但表述不如最大化收益準確直接地體現(xiàn)強化學習的目標核心。2.下列屬于特征降維的方法有A、主成分分析PCAB、數(shù)據(jù)采樣C、正則化D、最小二乘法正確答案：A答案解析：主成分分析PCA是一種常用的特征降維方法，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。數(shù)據(jù)采樣主要是對數(shù)據(jù)進行抽樣獲取部分數(shù)據(jù)，不是特征降維方法；正則化主要用于防止模型過擬合等，不屬于特征降維；最小二乘法是一種參數(shù)估計方法，也不是特征降維方法。主成分分析PCA通過線性變換減少數(shù)據(jù)維度，在保留主要特征的同時降低數(shù)據(jù)復雜性，所以屬于特征降維方法。3.scikit-learn用于訓練模型的函數(shù)接口為（）A、Fit()B、train()C、Train()D、fit()正確答案：D4.下列屬于無監(jiān)督學習的是（）A、KNNB、LogistiRegressionC、k-meansD、SVM正確答案：C答案解析：無監(jiān)督學習是指在沒有標簽數(shù)據(jù)的情況下進行學習，主要用于數(shù)據(jù)探索、降維、聚類等任務。k-means是一種典型的無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇。而KNN（K近鄰算法）、LogisticRegression（邏輯回歸）、SVM（支持向量機）通常屬于有監(jiān)督學習算法，它們需要有標簽的數(shù)據(jù)來進行模型訓練和預測。5.假設你需要調(diào)整超參數(shù)來最小化代價函數(shù)（costfunction），會使用下列哪項技術？A、窮舉搜索B、隨機搜索C、Bayesian優(yōu)化D、都可以正確答案：D答案解析：線窮舉搜索是對所有可能的超參數(shù)組合進行評估，能找到全局最優(yōu)解，但計算量極大。隨機搜索從超參數(shù)空間中隨機采樣進行評估，效率較高且有可能接近最優(yōu)解。Bayesian優(yōu)化利用概率模型來指導超參數(shù)搜索，能更高效地找到較好的超參數(shù)。這三種技術都可用于調(diào)整超參數(shù)以最小化代價函數(shù)，具體使用哪種要根據(jù)實際情況，如問題規(guī)模、計算資源等，所以選項D都可以是正確的。6.欠擬合通常是由于(___)而造成的。A、權值學習迭代次數(shù)足夠多B、學習能力低下C、訓練集過多模型復雜D、數(shù)據(jù)有噪聲正確答案：B答案解析：欠擬合通常是由于模型學習能力低下，無法很好地捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律，不能對訓練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)都產(chǎn)生很好的擬合效果。選項A權值學習迭代次數(shù)足夠多一般會導致過擬合而不是欠擬合；選項C訓練集過多模型復雜會導致過擬合；選項D數(shù)據(jù)有噪聲通常會導致模型泛化能力下降，但不是欠擬合的直接原因。7.將一副圖像進行分割后，分割出的區(qū)域彼此之間(____)重疊。A、可以B、不可以C、根據(jù)任務需要確定是否可以D、根據(jù)分割方法確定是否可以正確答案：B答案解析：分割后的區(qū)域彼此之間是不可以重疊的，因為分割的目的就是將圖像劃分為不同的、相互獨立的區(qū)域，如果區(qū)域彼此重疊就失去了分割的意義，不能明確區(qū)分各個不同的部分。8.在神經(jīng)網(wǎng)絡學習中，每個神經(jīng)元會完成若干功能，下面哪個功能不是神經(jīng)元所能夠完成的功能A、向前序相鄰神經(jīng)元反饋加權累加信息B、對前序相鄰神經(jīng)元所傳遞信息進行加權累加C、將加權累加信息向后續(xù)相鄰神經(jīng)元傳遞D、對加權累加信息進行非線性變化（通過激活函數(shù)）正確答案：A答案解析：神經(jīng)元主要是接收前序相鄰神經(jīng)元傳遞的信息，進行加權累加、非線性變化后傳遞給后續(xù)相鄰神經(jīng)元，一般不會向前序相鄰神經(jīng)元反饋加權累加信息。9.主成分分析法是通過變量變換的方法把相關的變量變?yōu)槿舾桑ǎ┑淖兞?。A、相聯(lián)系B、相等C、相互矛盾D、不相關正確答案：D答案解析：主成分分析法的核心目的是將多個相關變量進行線性變換，轉化為一組互不相關的變量，即主成分。這些主成分能夠保留原始變量的大部分信息，同時又避免了變量之間的相關性帶來的分析復雜性。所以是變?yōu)槿舾刹幌嚓P的變量。10.下列選項中，是合頁損失函數(shù)的是（）。A、exp(yf(x))B、[1-yf(x)]_+C、log[1+exp(-yf(x))D、exp(-yf(x))正確答案：B答案解析：合頁損失函數(shù)的表達式為\[L(y,f(x))=\max(0,1-yf(x))\]，其中\(zhòng)([1-yf(x)]_+\)表示取\(1-yf(x)\)和\(0\)中的最大值，所以選項B是合頁損失函數(shù)。二、多選題（共20題，每題1分，共20分）1.常見的MRC任務可以分為四種類型：（）。A、完形填空B、多項選擇C、片段抽取D、自由回答正確答案：ABCD答案解析：常見的MRC任務主要分為這四種類型。完形填空任務要求從給定的選項中選擇合適的單詞或短語填入文本的空缺處；多項選擇是從多個選項中選出正確答案；片段抽取是從文本中抽取符合特定要求的片段；自由回答則是讓答題者根據(jù)問題自由地組織語言進行回答。2.Relu激活函數(shù)的優(yōu)點？A、解決了梯度消失、爆炸的問題B、輸出不是以0為中心C、計算方便，計算速度快，求導方便D、加速網(wǎng)絡訓練正確答案：ACD答案解析：Relu激活函數(shù)的優(yōu)點包括：解決了梯度消失、爆炸的問題；計算方便，計算速度快，求導方便；能加速網(wǎng)絡訓練。而輸出不是以0為中心并不是它的優(yōu)點，B選項錯誤。A、C、D選項正確。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的池化層可以減小下層輸入的尺寸。常見的池化有A、最小地化層B、乘積池化層C、最大池化層D、平均池化層正確答案：CD答案解析：池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種下采樣操作，常見的池化方式有最大池化層和平均池化層。最大池化層會選取池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，平均池化層會計算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出。這兩種池化方式都可以減小下層輸入的尺寸，從而降低計算量和模型參數(shù)數(shù)量，同時在一定程度上也能起到防止過擬合的作用。而最小池化層和乘積池化層并非卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中常見的池化方式。4.下列既可以用于分類，又可以用于回歸的機器學習算法有：A、k近鄰B、邏輯回歸C、決策樹D、線性回歸正確答案：AC答案解析：k近鄰算法既可以用于分類，比如在鳶尾花數(shù)據(jù)集分類任務中，也可以用于回歸，比如預測房價等連續(xù)值的回歸任務。決策樹同樣既可以用于分類，如在判斷一個郵件是否為垃圾郵件的任務中，也可以用于回歸，如預測股票價格走勢等。邏輯回歸主要用于分類任務，線性回歸主要用于回歸任務。5.哪些項屬于集成學習A、KnnB、AdaboostC、隨機森林D、XGBoost正確答案：BCD答案解析：集成學習是將多個弱學習器組合成一個強學習器的方法。Adaboost通過迭代訓練多個弱分類器，每次迭代根據(jù)前一輪分類器的錯誤率調(diào)整樣本權重，最后將這些弱分類器線性組合得到強分類器；隨機森林是由多個決策樹組成的集成學習模型，通過對數(shù)據(jù)進行有放回的抽樣構建多個決策樹，并綜合這些決策樹的結果進行預測；XGBoost是一種梯度提升框架，也是集成學習的一種，它通過迭代訓練一系列的弱預測器（如決策樹）來構建一個強大的預測模型。而Knn是一種基于最近鄰算法的分類方法，不屬于集成學習。6.線性回歸的基本假設包括哪個？A、隨機誤差項是一個期望值為0的隨機變量B、對于解釋變量的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差C、隨機誤差項彼此相關D、解釋變量是確定性變量不是隨機變量，與隨機誤差項之間相互獨立正確答案：ABD答案解析：1.**選項A**：隨機誤差項是一個期望值為0的隨機變量。這是線性回歸的基本假設之一。如果隨機誤差項的期望值不為0，那么模型的預測結果就會存在系統(tǒng)性的偏差。2.**選項B**：對于解釋變量的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差。這一假設也很重要，它被稱為同方差性。如果隨機誤差項的方差不相同，即存在異方差，那么基于普通最小二乘法估計得到的參數(shù)估計量就不再具有最佳線性無偏性等優(yōu)良性質，會影響模型的有效性和統(tǒng)計推斷的準確性。3.**選項C**：隨機誤差項彼此相關是錯誤的假設。在線性回歸中，通常要求隨機誤差項彼此獨立，這樣才能保證普通最小二乘法等估計方法的有效性。如果隨機誤差項存在相關性，就會出現(xiàn)自相關問題，同樣會影響模型的參數(shù)估計和推斷。4.**選項D**：解釋變量是確定性變量不是隨機變量，與隨機誤差項之間相互獨立。解釋變量不能是隨機變量，否則會導致模型設定和估計的復雜性增加。并且解釋變量與隨機誤差項相互獨立，這樣才能準確地分析解釋變量對被解釋變量的影響，避免因兩者的相關性而導致模型的偏差。7.深度學習中的激活函數(shù)需要具有哪些屬性？A、具有飽和區(qū)B、幾乎處處可微C、計算簡單D、非線性正確答案：ACD8.傳統(tǒng)目標檢測提取特征的方式有（）A、SIFTB、HOGC、SVMD、Adaboost正確答案：AB答案解析：傳統(tǒng)目標檢測提取特征的方式中，SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）是常用的手工特征提取方法。而SVM（支持向量機）是一種分類算法，Adaboost是一種集成學習算法，它們不屬于提取特征的方式。9.下列哪些屬于頻繁模式挖掘算法（）A、FP-growthB、DBSCANC、AprioriD、GDBT正確答案：AC答案解析：FP-growth算法和Apriori算法都屬于頻繁模式挖掘算法。DBSCAN是密度聚類算法，GDBT是梯度提升樹算法，它們不屬于頻繁模式挖掘算法。10.自適應神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）可以表達成包括6個層的神經(jīng)網(wǎng)絡，包括以下？A、歸一化層B、去模糊化層C、總結層D、輸出層正確答案：ABC11.常見的聚類算法有哪些?A、密度聚類B、層次聚類C、譜聚類D、Kmeans正確答案：ABCD答案解析：密度聚類是基于數(shù)據(jù)點的密度分布進行聚類的算法。層次聚類是通過計算不同層次的聚類結果形成樹形結構。譜聚類是利用圖論中的譜分析方法進行聚類。Kmeans是一種經(jīng)典的基于劃分的聚類算法，將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，通過迭代調(diào)整簇中心來優(yōu)化聚類效果。這幾種都是常見的聚類算法。12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中典型的模式是？A、卷積層后為池化層，然后還是卷積層-池化層。B、多個連續(xù)的池化層，然后跟著一個卷積層C、網(wǎng)絡中最后的幾個層是全連接層D、網(wǎng)絡中最開始的幾個層是全連接層正確答案：AC答案解析：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，典型模式通常是卷積層和池化層交替出現(xiàn)，所以選項A正確；網(wǎng)絡最后的幾個層一般是全連接層，用于將卷積和池化提取的特征進行分類等操作，選項C正確。選項B中多個連續(xù)池化層然后跟著一個卷積層不符合典型模式；選項D中網(wǎng)絡最開始通常是卷積層而不是全連接層。13.目標檢測的應用場景有（）A、智慧交通B、智慧醫(yī)療C、生產(chǎn)質檢D、廠區(qū)安防正確答案：ABCD答案解析：智慧交通中可用于車輛檢測、交通標志識別等；智慧醫(yī)療里能輔助檢測X光片中的病灶等；生產(chǎn)質檢可檢測產(chǎn)品外觀缺陷等；廠區(qū)安防可進行人員和物體的監(jiān)測防范，這些都是目標檢測的常見應用場景。14.k近鄰算法包含哪幾個要素？A、距離度量B、k值選擇C、分類決策規(guī)則D、函數(shù)間隔定義正確答案：ABC答案解析：1.**距離度量**：用于衡量樣本之間的相似程度，常用的距離度量方法有歐氏距離、曼哈頓距離等。不同的距離度量方法適用于不同的數(shù)據(jù)集和問題場景。2.**k值選擇**：k值的選擇對k近鄰算法的性能有較大影響。較小的k值可能會導致模型對噪聲敏感，而較大的k值可能會使模型變得過于平滑，丟失一些細節(jié)信息。3.**分類決策規(guī)則**：根據(jù)k個最近鄰樣本的類別來決定當前樣本的類別。常見的分類決策規(guī)則有多數(shù)表決法，即選擇k個最近鄰中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為當前樣本的類別。函數(shù)間隔定義并不是k近鄰算法的要素。函數(shù)間隔主要用于支持向量機等其他機器學習算法中。15.下面機器學習算法屬于監(jiān)督學習的是（）A、線性回歸B、K-均值C、樸素貝葉斯D、SVM正確答案：ACD答案解析：監(jiān)督學習是指利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為有教師學習。線性回歸、樸素貝葉斯、SVM都屬于監(jiān)督學習算法。K-均值屬于無監(jiān)督學習算法，它是對無類別標記的樣本進行聚類。16.深度學習中以下哪些步驟是由模型自動完成的?A、模型訓練B、特征選擇C、分析定位任務D、特征提取正確答案：BD答案解析：在深度學習中，模型訓練是人為設定好各種參數(shù)和算法后，讓模型在大量數(shù)據(jù)上進行學習的過程，不是模型自動完成的，A選項錯誤；特征選擇通常是需要人工根據(jù)任務需求和數(shù)據(jù)特點等進行設計或選擇合適的方法來完成，不是模型自動完成，B選項錯誤；分析定位任務是由人來根據(jù)具體需求確定的，不是模型自動完成，C選項錯誤；而特征提取是模型在訓練過程中通過自身的網(wǎng)絡結構，如卷積層等自動從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，是模型自動完成的，D選項正確。所以自動完成的步驟是特征提取，答案選BD。17.需要循環(huán)迭代的算法有（）。A、svmB、邏輯回歸C、線性回歸D、k-means正確答案：BCD18.英語重視哪兩個問題的區(qū)分?()A、謂語與非謂語B、單復數(shù)C、可數(shù)名詞與不可數(shù)名詞D、冠詞與數(shù)詞正確答案：BC答案解析：英語中很重視可數(shù)名詞與不可數(shù)名詞的區(qū)分，因為這會影響到名詞的單復數(shù)形式以及與之搭配的謂語動詞形式等；同時也非常重視單復數(shù)的區(qū)分，名詞的單復數(shù)變化規(guī)則復雜，并且在句子中不同的單復數(shù)形式會導致句子結構和謂語動詞形式等的不同。而謂語與非謂語的區(qū)分主要涉及動詞的不同形式在句子中的功能，冠詞與數(shù)詞雖然也是重要語法點，但相比之下，題干所問重視區(qū)分的兩個問題主要是可數(shù)名詞與不可數(shù)名詞以及單復數(shù)。19.以下哪些是屬于深度學習算法的激活函數(shù)?A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Sin正確答案：ABC答案解析：1.**Sigmoid函數(shù)**：-表達式為\(f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\)。-它的值域在\((0,1)\)之間，常用于二分類問題的輸出層，將輸入值映射到\(0\)到\(1\)之間，表示概率值。例如在邏輯回歸中作為激活函數(shù)，幫助模型輸出概率。2.**ReLU函數(shù)**：-表達式為\(f(x)=\max(0,x)\)。-它具有計算簡單、收斂速度快等優(yōu)點，在很多深度學習模型中廣泛應用，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體中。3.**Tanh函數(shù)**：-表達式為\(f(x)=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}\)。-其值域在\((-1,1)\)之間，也是一種常用的激活函數(shù)，在一些神經(jīng)網(wǎng)絡中起到非線性變換的作用，相比Sigmoid函數(shù)，Tanh函數(shù)在均值為0的情況下收斂速度更快。4.**Sin函數(shù)**：-它不是深度學習中常用的激活函數(shù)。深度學習中常用的激活函數(shù)需要滿足非線性、可微等特性，而Sin函數(shù)雖然是連續(xù)函數(shù)，但在深度學習模型中一般不具有這些特定的優(yōu)勢，不能有效地幫助模型學習復雜的模式和特征。20.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構包括（）、（）、（）。A、輸出層B、輸入層C、隱含層D、卷積層正確答案：ABC三、判斷題（共20題，每題1分，共20分）1.監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)必須要帶標簽等人為標注信息A、正確B、錯誤正確答案：A2.基尼指數(shù)越小，數(shù)據(jù)集的純度越高。__A、正確B、錯誤正確答案：A3.HSV顏色空間中H的取值范圍為(0,1)A、正確B、錯誤正確答案：B4.在A算法中，滿足單調(diào)條件的h必然滿足A*算法的條件。A、正確B、錯誤正確答案：A5.DecisionTree是無監(jiān)督學習模型。A、正確B、錯誤正確答案：B6.從被觸發(fā)規(guī)則中選擇一個規(guī)則來執(zhí)行，被執(zhí)行的規(guī)則稱為可觸發(fā)規(guī)則。A、正確B、錯誤正確答案：B7.t-SNE是非線性的，而PCA是線性的。A、正確B、錯誤正確答案：A8.正則化是解決過擬合的方法之一（）A、正確B、錯誤正確答案：A9.LSTM用加和的方式取代了乘積，使得很難出現(xiàn)梯度彌散。A、正確B、