题库首页计算机类计算机二级公共基础[公用]2018年人工智能考试试题及答案(1)

2018年人工智能考试试题及答案(1)

推荐等级:
  • 卷面总分:100分
  • 试卷类型:预测试题
  • 测试费用:免费
  • 答案解析:没有
  • 练习次数:14次
  • 作答时间:120分钟
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  • 关注人数:735

试卷简介

2018年人工智能考试试题及答案(1),本试卷是专门为考人工智能考试所准备的知识模拟试卷。

题型:

  • 单项选择题
  • 简答题
试卷预览
1
一个二进制源X发出符号集为{-1,1},经过离散无记忆信道传输,由于信道中噪音的存在,接收端Y收到符号集为{-1,1,0}。已知P(x=-1)=1/4,P(x=1)=3/4,P(y=-1|x=-1)=4/5,P(y=0|x=-1)=1/5,P(y=1|x=1)=3/4,P(y=0|x=1)=1/4,求条件熵H(Y|X)()
  • A.0.2375
  • B.0.3275
  • C.0.5273
  • D.0.5372
2
类域界面方程法中,不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是()
  • A.势函数法
  • B.基于二次准则的H-K算法
  • C.伪逆法
  • D.感知器算法
3
下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势
  • A.特征灵活
  • B.速度快
  • C.可容纳较多上下文信息
  • D.全局最优
4

有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()

  • A.2x+y=4
  • B.x+2y=5
  • C.x+2y=3
  • D.2x-y=0
5
NaveBayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是()
  • A.各类别的先验概率P(C)是相等的
  • B.以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布
  • C.特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
  • D.P(X|C)是高斯分布
6
在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计()
  • A.EM算法
  • B.维特比算法
  • C.前向后向算法
  • D.极大似然估计
7

假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时,不小心将训练数据的两个维度搞重复了,那么关于NB的说法中不正确的是?

  • A.模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低
  • B.如果所有特征都被重复一遍,得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样
  • C.当两列特征高度相关时,无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题
8
以下哪些方法不可以直接来对文本分类?
  • A.Kmeans
  • B.决策树
  • C.支持向量机
  • D.KNN
9
关于logit回归和SVM不正确的是()
  • A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率
  • B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率
  • C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化
  • D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
10
以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有()
  • A.已知类别的样本质量
  • B.分类准则
  • C.特征选取
  • D.模式相似性测度
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