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模块1课程导论
课程导论单元测验
1、单选题：
模式识别中识别的基础和本质是____。
A: 抽象和认知
B: 认知和分类
C: 抽象和分类
D: 识别和分类
答案: 认知和分类
2、单选题：
下列选项中对模式识别定义正确的是？
A: 对事物所具有的特征进行完全匹配
B: 事物所具有的共同特征
C: 依据事物的特征进行概念归类的过程
D: 其余3个答案都对
答案: 依据事物的特征进行概念归类的过程
3、单选题：
深度学习属于哪种类型的模式识别算法？
A: 结构模式识别
B: 统计模式识别
C: 模糊模式识别
D: 句法模式识别
答案: 统计模式识别
4、多选题：
模式识别的主要算法包括以下哪些？
A: 线性分类器算法
B: 贝叶斯分类器算法
C: 模糊模式识别算法
D: 神经网络模式识别算法
答案: 线性分类器算法;
贝叶斯分类器算法;
模糊模式识别算法;
神经网络模式识别算法
5、多选题：
以下选项中属于模式识别应用领域的是？
A: 人脸识别
B: 语音识别
C: 脑电识别
D: 自然语言理解
E: 手势识别
F: 目标跟踪
答案: 人脸识别;
语音识别;
脑电识别;
自然语言理解;
手势识别;
目标跟踪
6、多选题：
下列说法中正确的是？
A: 模式识别是人工智能领域中的感知技术
B: 模式识别是根据事物的特征进行归类的过程
C: 模式识别技术包括认知和识别两个过程
D: 模式识别技术中，认知是识别的基础，识别是在认知基础上的知识运用
答案: 模式识别是人工智能领域中的感知技术;
模式识别是根据事物的特征进行归类的过程;
模式识别技术包括认知和识别两个过程;
模式识别技术中，认知是识别的基础，识别是在认知基础上的知识运用
7、判断题：
1995年前苏联统计学家和数学家Vapnik等人提出了支持向量机。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
8、判断题：
1986年美国认知神经学家Rumelhart等人提出了深度学习。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
9、判断题：
模式识别技术是研究如何使计算机具备识别能力的学科。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
10、判断题：
人工智能技术包括感知，决策，行动三个方面的技术。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
11、判断题：
模式识别技术属于人工智能领域中的决策技术。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
12、判断题：
在模式识别技术中，认知是从一类事物的具体样本中抽象出类别共同特征的过程。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
13、判断题：
在模式识别中，识别是依据事物的特征进行全部特征匹配的过程。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
14、判断题：
模式识别是研究如何使计算机具识别能力的学科，而不是研究生物识别能力的机理。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
15、判断题：
识别的基础是认知，识别的本质是分类。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
模块2模式识别系统
模式识别系统单元测验
1、单选题：
给定一个样本集但是没有给每一个样本贴上类别标签的学习方式称为____。
A: 无监督学习
B: 有监督学习
C: 深度学习
D: 机器学习
答案: 无监督学习
2、单选题：
得到特征后一定要进行特征降维吗？
A: 并不是一定要进行特征降维，可以自行分析生成结果，判断是否需要
B: 必须要进行，否则会对分类结果造成巨大影响
C: 没必要进行，特征的维度对分类结果没有影响
D: 其余三个说法都不对
答案: 并不是一定要进行特征降维，可以自行分析生成结果，判断是否需要
3、单选题：
造成维数灾难的原因是____。
A: 训练集样本数量不足
B: 训练集样本数量过多
C: 带标签的样本数量过多
D: 带标签的样本数量不足
答案: 训练集样本数量不足
4、多选题：
以下选项中哪些属于统计模式识别？
A: 线性分类器
B: 贝叶斯分类器
C: 最近邻分类器
D: 神经网络分类器
E: 结构聚类算法
F: 句法模式识别
答案: 线性分类器;
贝叶斯分类器;
最近邻分类器;
神经网络分类器
5、多选题：
下列选项中，属于模式识别系统的环节是？
A: 预处理与特征生成
B: 分类器训练
C: 特征降维
D: 模式采集
E: 分类决策
答案: 预处理与特征生成;
分类器训练;
特征降维;
模式采集;
分类决策
6、判断题：
特征的维度可以无限增加。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
7、判断题：
特征降维的方法包括特征选择和特征提取。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
8、判断题：
模板匹配算法对车牌数字和手写数字的识别结果精度一样。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
9、判断题：
当出现维数灾难时，可以通过增加样本数量来缓解分类器性能下降的问题。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
10、判断题：
整个模式识别系统中各个环节的完成完全是计算机自主实现的，不需要人工干预。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
11、判断题：
模式识别的核心是分类器。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
12、判断题：
模式识别分类的依据是样本的共同特征和分类决策规则。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
13、判断题：
在数学上，模式识别中的特征空间可以由向量空间和集合空间来表达。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
14、判断题：
导致维数灾难的根本原因是训练集样本特征过多。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
15、判断题：
模式识别系统由模式采集，预处理与特征生成，特征降维，分类器训练构成。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
16、判断题：
在模式识别系统中，模式采集是针对具体物理样本所包含的各种信息，将其通过采集转换得到计算机能接受和处理的数据。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
17、判断题：
在模式识别系统中，预处理是通过各种滤波降噪措施降低干扰的影响，增强有用信息，生成在分类上具有意义的各种特征。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
18、判断题：
在模式识别系统中，分类器训练是分类决策规则的学习过程，由人根据样本的情况自动进行。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
19、判断题：
在模式识别系统中，分类决策是在分类器训练结束以后对已经分好类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
20、判断题：
有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
21、判断题：
无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
22、判断题：
有监督学习和无监督学习的区别是一个需要从人类的经验中进行学习一个不需要。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
23、判断题：
泛化能力是指训练好的分类器对已知样本的正确分类能力。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
24、判断题：
过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
25、判断题：
样本中能够用于识别的某个重要特性称为特征，样本转化为特征表达后的整体构成了特征空间。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
模块3线性分类器
线性判别与感知器算法单元测验
1、单选题：
用二分类问题的组合来确定三分类的分类决策规则时，在什么情况下是一定可分的？
A: 仅有一个判别函数值大于0
B: 有两个判别函数值大于0
C: 三个判别函数值都小于0
D: 三个判别函数值都大于0
答案: 仅有一个判别函数值大于0
2、单选题：
在绝对可分的情况下，以下哪种表述是正确的？
A: 存在不可识别区域较多的问题
B: 多分类线性判别函数形式复杂
C: 多分类线性判别函数的意义不明确
D: 分类器的整体性能比较好
答案: 存在不可识别区域较多的问题
3、单选题：
梯度法中，步长的取值可以小于或等于0吗？
A: 不可以
B: 可以
C: 步长取值可以任意
D: 其余三种说法都不对
答案: 不可以
4、单选题：
下列选项中关于随机梯度下降法的说法，正确的是？
A: 随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优
B: 随机梯度下降法最终收敛的点一定是全局最优
C: 无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定可以找到最优解
D: 无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定不能找到最优解
答案: 随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优
5、单选题：
为什么批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑？
A: 批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向
B: 批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值增加的方向
C: 批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值不变的方向
D: 批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值发生变化的方向
答案: 批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向
6、单选题：
感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？
A: 梯度下降法
B: 最小均方误差
C: 最大均方误差
D: 平均值法
答案: 梯度下降法
7、多选题：
下列选项中，属于感知器的特点的是？
A: 感知器具有多路输入、单路输出
B: 感知器没有反馈和内部状态
C: 感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于阈值时输出0
D: 单个感知器可以解决非线性分类问题
答案: 感知器具有多路输入、单路输出;
感知器没有反馈和内部状态;
感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于阈值时输出0
8、多选题：
下列选项中，哪些因素会影响到感知器算法中随机梯度下降法的求解结果？
A: 初始权向量设置
B: 学习速率
C: 样本处理顺序不同
D: 学习规则
答案: 初始权向量设置;
学习速率;
样本处理顺序不同
9、多选题：
线性分类器训练的一般思路是？
A: 寻找准则函数
B: 通过求准则函数的极小值求得最优解
C: 寻找分类规则
D: 根据分类规则进行分类
答案: 寻找准则函数;
通过求准则函数的极小值求得最优解
10、判断题：
感知器算法的两种权向量更新方式都属于随机梯度下降法。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
11、判断题：
样本到决策边界的距离正比于判别函数的值。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
12、判断题：
感知器算法可以从解区域中优中取优。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
13、判断题：
批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
14、判断题：
为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过变速学习速率进行训练。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
15、判断题：
单个感知器神经元只能做二分类判别。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
16、判断题：
为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过最优化学习速率进行训练。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
17、判断题：
感知器算法的最大缺陷是无法解决线性不可分问题。
A: 正确
B: 错误
答案: 正确
18、判断题：
采用最大值可分方法，需要的判别函数数量是k的平方。（假设类别数为k）
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
19、判断题：
为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过固定学习速率进行训练。
A: 正确
B: 错误
答案: 错误
20、判断题：
在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为
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