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第二章 第二模块测试
1、 机器学习是产生（ ）的途径和方法论。
A:模型
B:向量
C:特征
D:指标
答案: 模型
2、 泛化能力是用来描述模型对（ ）的预测能力的。
A:旧样本
B:新样本
C:旧特征
D:新特征
答案: 新样本
3、 下面说法正确的是（ ）。
A:过拟合就是过多学习了一些不必要的数据特征。
B:欠拟合就是对于训练样本的特征学习得不够充分。
C:在机器学习中，欠拟合和过拟合都需要极力避免。
D:过拟合是需要极力避免的，而欠拟合是不需要极力避免的。
答案: 过拟合就是过多学习了一些不必要的数据特征。;
欠拟合就是对于训练样本的特征学习得不够充分。;
在机器学习中，欠拟合和过拟合都需要极力避免。
4、 下面说法正确的是（ ）。
A:偏差描述的是在使用不同的训练数据时，预测值的平均值与真实值之间的差距。
B:方差衡量的是在使用不同的训练数据时，真实函数的估算值所改变的量。
C:方差和偏差二者是不可兼得的，偏差减少必将增加方差，方差减少必将增加偏差。
D:通过选择模型的复杂度，可以实现方差和偏差兼得。
答案: 偏差描述的是在使用不同的训练数据时，预测值的平均值与真实值之间的差距。;
方差衡量的是在使用不同的训练数据时，真实函数的估算值所改变的量。;
方差和偏差二者是不可兼得的，偏差减少必将增加方差，方差减少必将增加偏差。
5、 分类学习的机器学习框架分为训练和预测两个最重要的环节。
A:正确
B:错误
答案: 正确
6、 人的思维方法是从经验中学习规律，人工智能通过训练环节从数据中学习规律。
A:正确
B:错误
答案: 错误
7、 因果性不同于（ ），前者对应的是传统科学研究的范畴，后者则是AI思维所关注的理念。
答案: 相关性
8、 AI思维，尤其是其核心——模型，是在数学和（ ）基础上发展起来的。
答案: 统计算法
第三章 第三模块测试
1、 以下关于人工智能、机器学习和深度学习的关系，正确的说法是（ ）
A:人工智能包括机器学习
B:深度学习包括人工智能
C:机器学习包括人工智能
D:深度学习包括机器学习
答案: 人工智能包括机器学习
2、 以下关于卷积神经网络工作过程的说法，正确的说法是（ ）
A:卷积层里的神经元会对原图像进行各个维度的特征提取。
B:池化层对图像进行压缩降维。
C:连接层将前面提取出来的部分图像特征组合起来。
D:输入层需要对图像进行复杂的预处理。
答案: 池化层对图像进行压缩降维。
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