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起止时间:2020-02-28到2020-06-30
更新状态:已完结
第一章 绪论 绪论
1、 下列哪位是人工智能之父？
A:Marniv Lee Minsky
B:HerbertA.Simon
C:Allen Newell
D:John Clifford Shaw
答案: Marniv Lee Minsky
2、 根据王珏的理解，下列不属于对问题空间W的统计描述是
A:一致性假设
B:划分
C:泛化能力
D:学习能力
答案: 学习能力
3、 下列描述无监督学习错误的是
A:无标签
B:核心是聚类
C:不需要降维
D:具有很好的解释性
答案: 不需要降维
4、 下列描述有监督学习错误的是
A:有标签
B:核心是分类
C:所有数据都相互独立分布
D:分类原因不透明
答案: 所有数据都相互独立分布
5、 下列哪种归纳学习采用符号表示方式？
A: 经验归纳学习
B:遗传算法
C:联接学习
D:强化学习
答案: 经验归纳学习
6、 混淆矩阵的假正是指
A:模型预测为正的正样本
B:模型预测为正的负样本
C:模型预测为负的正样本
D:模型预测为负的负样本
答案: 模型预测为正的负样本
7、 混淆矩阵的真负率公式是为
A:TP/(TP+FN)
B:FP/(FP+TN)
C:FN/(TP+FN)
D:TN/(TN+FP)
答案: TN/(TN+FP)
8、 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是
A:1/4
B:1/2
C:4/7
D:4/6
答案: 1/2
9、 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，精确率是
A:1/4
B:1/2
C:4/7
D:2/3
答案: 4/7
10、 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，召回率是
A:1/4
B:1/2
C:4/7
D:2/3
答案: 2/3
11、 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是
A:4/13
B:8/13
C:4/7
D:2/3
答案: 8/13
第二章 期望最大化算法 期望最大化算法
1、 EM算法的E和M指什么？
A:Expectation-Maximum
B:Expect-Maximum
C:Extra-Maximum
D:Extra-Max
答案: Expectation-Maximum
2、 EM算法的核心思想是？
A:通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。
B:列出优化目标函数，通过方法计算出最优值。
C:列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值。
D:列出优化目标函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值。
答案: 通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。
3、 关于EM算法的收敛性，EM算法理论上不能够保证收敛。
A:正确
B:错误
答案: 错误
4、 关于EM算法的用途，EM算法只适用不完全数据的情形。
A:正确
B:错误
答案: 错误
5、 Jessen不等式等号成立的条件是：变量为常数
A:正确
B:错误
答案: 正确
6、 Jessen不等式E(f(x)) >= f(E(x)), 左边部分大于等于右边部分的条件是函数f是凸函数，如果f是凹函数，左边部分应该是小于等于右边部分。
A:正确
B:错误
答案: 正确
7、 EM算法因为是理论可以保证收敛的，所以肯定能够取得最优解。
A:正确
B:错误
答案: 错误
8、 EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布，然后求取每个高斯的参数，之后再去重新猜测每个数据来自哪个高斯分布，类推进一步迭代，直到收敛，从而得到最后的参数估计值。
A:正确
B:错误
答案: 正确
9、 EM算法，具有通用的求解形式，因此对任何问题，其求解过程都是一样，都能很容易求得结果。
A:正确
B:错误
答案: 错误
10、 EM算法通常不需要设置步长，而且收敛速度一般很快。
A:正确
B:错误
答案: 正确
第三章 主题建模 主题建模
1、 LDA模型的隐变量Z是
A:每个词对应的主题
B:每篇文档对应的主题
C:每段话对应的主题
D:每个词组对应的主题
答案: 每个词对应的主题
2、 LDA模型中的一个主题指：
A:词集合上的一个概率分布
B:词组集合上的一个概率分布
C:整个文档上的一个概率分布
D:整个文档集合上的一个概率分布
答案: 词集合上的一个概率分布
3、 LDA模型在做参数估计时，最常用的方法是
A:Gibbs采样方法
B:变分推断
C:梯度下降
D:Beam search
答案: Gibbs采样方法;
变分推断
4、 吉布斯采样是一种通用的采样方法，对于任何概率分布都可以采样出对应的样本。
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