人工智能原理与算法2023年期末考试试题
期末考试试题期末考试一共5题，均是课本原题(3.25、5.9、8.10、12.20、15.13)-3.25当w=0时，相当于无信息搜索算法。当w=1时，该算法为A*搜索算法。当w=2时，该算法为贪婪搜索算法。f(n)=(2−w)[g(n)+w2−wh(n)]f(n)=(2-w)left[g(n)+frac{w}{2-w}h(n) ight]f(n)=(2−w)[g(n)+2−wwh(n)]当w小于1时，f(n)是可容许的，可保证最优性。
-5.9-8.10-12.20-15.13
人工智能 超星尔雅期末考试答案2023版100分完整版 – xuexianswercom
冗卿五丘磨双枷关徐示迷权借
一、单选题（题数：40，共40.0分）
11950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。（1.0分）1.0分
A、
《论数字计算在决断难题中的应用》
B、
《论可计算数及其在判定问题中的应用》
C、
《可计算性与λ可定义性》
D、
《计算和智能》
我的答案：D
2DARPA公司位于()。（1.0分）1.0分
A、
法国
B、
日本
C、
美国
D、
德国
我的答案：C
3机器动作是(),智能是本质。（1.0分）1.0分
A、
核心
B、
关键
C、
抽象
D、
表象
我的答案：D
4“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。（1.0分）1.0分
A、
德国
B、
美国
C、
瑞士
D、
捷克
我的答案：D
5计算机()编程语言常常会应用于人工智能的开发库。（1.0分）1.0分
A、
C++
B、
Python
C、
JAVA
D、
Delphy
我的答案：B
6动物群居的原因是()。（1.0分）1.0分
A、
有安全感
B、
有效率
C、
易于捕食物
D、
有力量
我的答案：B
7使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。（1.0分）1.0分
A、
15万年
B、
1年
C、
1秒
D、
10秒
我的答案：C
8人工智能在投资领域的作用不包括()。（1.0分）1.0分
A、
机器学习
B、
自然语言处理
C、
执行高效
D、
知识图谱
我的答案：C
9珠算盘起源于()年代。（1.0分）1.0分
A、
秦朝
B、
汉朝
C、
唐朝
D、
北宋
我的答案：D
10ABC时代生产工具的是()。（1.0分）1.0分
A、
人工智能
B、
大数据
C、
云计算
D、
物联网
我的答案：A
11网上购物时,仓库是基于()来提前储备货物以备根据消费者需求及时发货。（1.0分）1.0分
A、
厂商
B、
消费者
C、
大数据
D、
商品量
我的答案：C
12人工智能读片的过程体现为()。（1.0分）1.0分
A、
信息-传递-判断
B、
图像解释-图像获取-图像分析
C、
图像获取-图像解释-感知结果
D、
图像获取-图像处理
我的答案：C
13一个良好的群体应该是()。（1.0分）1.0分
A、
协同机制比竞争机制重要
B、
竞争机制比协同机制重要
C、
协同机制与竞争机制同等重要
D、
有序的竞争
我的答案：D
14机器学习的实质在于()。（1.0分）1.0分
A、
想
B、
找
C、
判断
D、
理解
我的答案：B
15中国最早的证券交易所是()。（1.0分）1.0分
A、
河南股份公所
B、
廊坊证券交易所
C、
北京证券交易所
D、
上海股份公所
我的答案：D
16()从根本上否定实行经济计算和合理配置资源的可能性。（1.0分）1.0分
A、
图灵
B、
奥斯卡·兰格
C、
松下幸之助
D、
怀尔斯
我的答案：B
17世界上最古老的证券交易所是()。（1.0分）1.0分
A、
上海证券交易所
B、
阿姆斯特丹证券交易所
C、
北京证券交易所
D、
纽约证券交易所
我的答案：B
18下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。（1.0分）1.0分
A、
属于量子科学实验卫星
B、
首次实现卫星和地面之间量子通信
C、
跨度最大、史上最安全的通信网络
D、
发射于2017年
我的答案：D
19人工智能在医学领域的应用包括()。（1.0分）1.0分
A、
读片
B、
标本分类
C、
疾病诊断
D、
以上都是
我的答案：D
20智能就是能够做到()等层面的事情。（1.0分）1.0分
A、
定理证明
B、
专家系统
C、
深度学习
D、
以上都是
我的答案：D
21我们可以通过给机器人植入()指令来实现服从伦理要求。（1.0分）1.0分
A、
服务
B、
利益最大化
C、
目标函数
D、
理性人
我的答案：C
22股市和经济发展的关系是()。（1.0分）1.0分
A、
呈反比
B、
不确定
C、
呈正比
D、
以上说法都不对
我的答案：C
23以下不属于ABC时代基础设施的是()。（1.0分）1.0分
A、
大数据
B、
云计算
C、
物联网
D、
移动宽带
我的答案：A
24围棋的确定性系统含义不包括()。（1.0分）1.0分
A、
逻辑性
B、
按照既定规则演化
C、
封闭性
D、
有限性
我的答案：A
25被称为“数学界的无冕之王”的是()。（1.0分）1.0分
A、
罗素
B、
图灵
C、
希尔伯特
D、
笛卡尔
我的答案：C
26机器人的三定律中第一条是()。（1.0分）1.0分
A、
机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管
B、
机器人必须服从人给予它的命令
C、
机器人要尽可能保护自己的生存。
D、
机器人必须保护人类的整体利益不受伤害
我的答案：A
27下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。（1.0分）1.0分
A、
需要法律与道德的约束
B、
个体智力高但自私
C、
个体无条件服从集体
D、
需要集体智慧结晶
我的答案：C
28下面关于动物群居说法正确的是()。（1.0分）1.0分
A、
个体在集体中获得生存机会与个体为集体存在而放弃生存机会之间需要达成平衡
B、
只有集体得利,个体没有增加生存机会,群居没有意义
C、
群居效率来自于相互配合
D、
以上都是
我的答案：D
29强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。（1.0分）1.0分
A、
S
B、
A
C、
Agent
D、
Environment
我的答案：C
30下面机器人()是将棋子位置作为特征来进行训练的。（1.0分）1.0分
A、
AlphaGoFan
B、
AlphaGoLee
C、
AlphaGoZero
D、
AlphaGoMaster
我的答案：C
31人工智能深度学习方法技术是先寻找()。（1.0分）1.0分
A、
概率
B、
数据
C、
梯度
D、
函数
我的答案：D
32近代第二代机器人来自()。（1.0分）1.0分
A、
乔治·沃尔德
B、
阿尔贡研究所
C、
IBM
D、
斯坦福国际研究所
我的答案：A
33在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。（1.0分）1.0分
A、
形成时期
B、
知识应用时期
C、
新神经网络时期
D、
算法解决复杂问题时期
我的答案：C
34一般来说“黑天鹅”事件的特点是()。（1.0分）1.0分
A、
具有意外性
B、
产生重大影响
C、
被人认为可解释和预测
D、
以上都是
我的答案：D
35以下关于未来人类智能与机器智能共融的二元世界叙述不正确的是()。（1.0分）1.0分
A、
人类智能与机器智能具有平等性
B、
机器智能是模仿人类智能
C、
人类智能与机器智能均具有群智行
D、
人工智能与机器智能均具有发展性、合作性
我的答案：B
36超越科学家的路径在于()（1.0分）1.0分
A、
科学知识
B、
科学技术
C、
人类思想
D、
人工智能
我的答案：C
37下面属于常用的点角破空手段是()。（1.0分）1.0分
A、
点四四
B、
点二三
C、
定天元
D、
点三三
我的答案：D
38美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。（1.0分）1.0分
A、
1997年
B、
1981年
C、
1971年
D、
1961年
我的答案：C
39()被堪称是百科全书式的“全才”。（1.0分）1.0分
A、
爱因斯坦
B、
霍金
C、
牛顿
D、
图灵
我的答案：C
40()的不确定性以及思维的类型决定机器动作的不确定性。（1.0分）1.0分
A、
内部环境
B、
程序代码
C、
外部环境
D、
自动化水平
我的答案：C
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机器学习期末考试
机器学习期末考试一、机器学习链接1、机器学习期末复习试卷_zhouyan2000的博客-CSDN博客_机器学习期末考试}
2、[机器学习笔试题]((4条消息)机器学习笔试题目_北冥有小鱼-CSDN博客_机器学习题目)
3、机器学习面试题
4、一天1个机器学习知识点（一）_猫猫玩机器学习的博客-CSDN博客
5、山东大学软件学院机器学习（考试）——期末考试回忆版_ALTLI的博客-CSDN博客_机器学习期末
6、机器学习试题_AI_盲的博客-CSDN博客_机器学习试卷
7、机器学习题【含答案和解析】_52learn-CSDN博客
8、机器学习与数据挖掘期末考试复习重点整理-库妍-博客园(cnblogs.com)
9、机器学习期末试题(renrendoc.com)
10、机器学习期末试题.doc(book118.com)
1）哈工大试卷2）东北大学2018年期末考试试卷真题3）哈工大2020秋机器学习期末试题1.决策树(8分)(1)什么是互信息(2)用互信息（信息增益）选择的目的是什么，能带来什么效果(3)怎么防止过拟合？
2.贝叶斯决策(8分)(1)对于样本x，其标签为0/1，若x真实标签为0，错误划分为1的损失为a，若x真实标签为1，错误划分为0的损失为b，求最优决策方法(2)结合图画出来。
3.svm(8分)(1)线性可分时的优化目标，约束条件(2)线性不可分咋整(3)支持向量的意义
4.机器学习的方法(8分)(1)机器学习估计参数模型的方法(2)这些方法有什么不同(3)这些方法什么时候趋于一致
5.逻辑回归(7分)(1)逻辑回归为什么优化函数使用条件分布log(Y|x)而不是联合分布log(x,Y)(2)逻辑回归的推导
6.pca(8分)(1)从信号重构角度推导pca(2)怎么实现信号压缩
7.k-means(8分)(1)k-means流程(2)k-means目标函数(3)k-means和em算法的不同
8.线性回归(5分)实验一是非线性回归，怎么将非线性回归变成线性回归
4）山东大学期末考试试题一、名词解释
聚类似然剪枝K最近邻二、简答题
1号碗中装有30个水果味糖和10个巧克力味糖，2号碗中装有20个水果糖和20个巧克力糖。现摸出一个水果糖求是从1号碗中摸出的概率。简述KNN的基本思想和优缺点简述集成思想和bagging和adaboost异同简述ID3的优缺点，以及决策树中如何防止过拟合三、综合题
SVM的定义SVM解决线性不可分问题的方法和基本思想对偶形式的推导四、综合题
比较神经网络和SVM如果激活函数为线性函数的缺陷简述学习率的影响举例生活中应用神经网络的例子，并简述其影响
5）机器学习试题版前言在网上找的一些试题及延伸的一些问题，以选择题为主，主要是关于基础理论知识，同时给出自己联想到的一些问题。当然基础问题应当包含算法本身的过程和某些推导过程。比如：LR、SVM的推导。
试题试题1：已知坐标轴中两点A(2,−2)B(−1,2)，求这两点的曼哈顿距离（L1距离）。
答案：7。向量AB(-3,4),L1是向量中非零元素的绝对值和。
问题延伸：机器学习算法中哪些应用了L1，哪些应用了L2.
参考链接正则化技术
试题2：SVM中的核技巧（Kernaltrick）的作用包括以下哪项？
A.特征升维B.特征降维C.防止过拟合
答案：C
核技巧使用核函数将样本从原特征空间映射到更高维的空间，使得样本在更高维的空间中线性可分。
问题延伸：SVM的核函数本质及推导过程。
试题3：在数据预处理阶段，我们常常对数值特征进行归一化或标准化(standardization,normalization)处理。这种处理方式理论上不会对下列哪个模型产生很大影响？
A.k-MeansB.k-NNC.决策树
答案：C
k-Means和k-NN都需要使用距离。而决策树对于数值特征，只在乎其大小排序，而非绝对大小。不管是标准化或者归一化，都不会影响数值之间的相对大小。关于决策树如何对数值特征进行划分
问题延伸：机器学习那些算法是进行归一化处理或标准化。
试题4：下面哪个情形不适合作为K-Means迭代终止的条件？
A.前后两次迭代中，每个聚类中的成员不变B.前后两次迭代中，每个聚类中样本的个数不变C.前后两次迭代中，每个聚类的中心点不变
答案：B
A和C是等价的，因为中心点是聚类中成员各坐标的均值
问题延伸：K-means的k值选择及更新，迭代终止的两个条件。
试题5：关于欠拟合（under-fitting），下面哪个说法是正确的？
A.训练误差较大，测试误差较小B.训练误差较小，测试误差较大C.训练误差较大，测试误差较大
答案：C
当欠拟合发生时，模型还没有充分学习训练集中基本有效信息，导致训练误差太大。测试误差也会较大，因为测试集中的基本信息（分布）是
与训练集相一致的。
延伸问题：模型状态？怎样判定？工具是什么？
二、课程设计资料1、[HITML]哈工大2020秋机器学习Lab3实验报告_北言栾生的博客-CSDN博客
2、[HITML]哈工大2020秋机器学习Lab2实验报告_北言栾生的博客-CSDN博客
三、机器学习面试题1、机器学习面试题库：1-10题（1day）_cui1004的博客-CSDN博客
2、机器学习面试题库：11-20题（2day）_cui1004的博客-CSDN博客
3、机器学习面试题库：21-30题（3day）_cui1004的博客-CSDN博客
4、机器学习面试题库：31-40题（4day）_cui1004的博客-CSDN博客
5、机器学习面试题库：41-50题（5day）_cui1004的博客-CSDN博客
建议关注博客cui1004的博客_空城不空99_CSDN博客-算法,java,Tensorflow学习领域博主
四、南华大学期末考试题型期末考试题型：判断题：共8题，16分填空题：共12题，24分简答题：共5题，30分演算题：共2题，30分同学们在准备期末考试时，对学习过的算法，首先要掌握算法的思想，并且能理解算法的数学表达。考试重点：决策树，支持向量机，集成学习，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归，线性判别分析，模型性能度量其中演算题是决策树信息增益计算、朴素贝叶斯分类器！！SVM很重要，群文件中有机器学习SVM习题集，大家可以参考学习！！
五、考试范围《机器学习》期末考试范围一、试题范围：课后习题及学习通作业（80%）+课本内容理解（20%，该部分题目不在课后习题范围内）二、教材内容及课后习题(具体章节范围放在群文件中)第1章：绪论第2章：模型评估与选择第3章：线性模型第4章：决策树第6章：支持向量机第7章：贝叶斯分类器第8章集成学习三、成绩评定方式总评成绩=期末考试（70%）+平时成绩（30%，包括学习通作业20%与考勤10%）四、考试时间与地点：时间：6月10日（第15周星期四）5-6节地点：计算机学院（环安楼），8-410