智慧树知到《人工智能基础(山东交通学院)》2024章节测试答案


第三章单元测试

1、有特征,无标签的机器学习是()

A、强化学习

B、监督学习

C、半监督学习

D、无监督学习

正确答案:无监督学习

2、无监督学习可完成什么任务()

A、分类、回归、聚类

B、回归

C、分类

D、聚类

正确答案:聚类

3、寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为()

A、回归

B、分类

C、分组

D、聚类

正确答案:聚类

4、下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系()

A、正方形的边长和面积

B、学生的性别和他的英语成绩

C、人的工作环境与健康

D、孩子的身高和父亲的身高

正确答案:正方形的边长和面积

5、从某中学随机选取8名男生,其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712,则身高172cm的男学生,又回归方程可以预报其体重()。

A、小于60.316kg

B、为60.316kg

C、大于60.316kg

D、约为60.316kg

正确答案:约为60.316kg

6、以下不属于聚类算法的是()。

A、K均值算法

B、朴素贝叶斯算法

C、DIANA算法

D、AGNES算法

正确答案:朴素贝叶斯算法

7、Z等于X,则Z与X之间属于()

A、完全不相关

B、不完全相关

C、完全相关

D、不相关

正确答案:完全相关

8、因:经常挑食;果:身材矮小。这组因、果之间属于()关系。

A、完全不相关

B、不相关

C、完全相关

D、不完全相关

正确答案:不完全相关

9、()是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组。

A、分类

B、回归

C、非监督学习

D、聚类

正确答案:聚类

10、现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响,如果这个体重是属于实际的重量,是连续性的数据变量,这时应采用();如果将体重分类,分成高、中、低这三种体重类型作为因变量,则采用()。

A、线性回归逻辑回归

B、逻辑回归线性回归

C、线性回归线性回归

D、逻辑回归逻辑回归

正确答案:线性回归逻辑回归

11、有特征,有部分标签的机器学习属于()。

A、半监督学习

B、无监督学习

C、强化学习

D、监督学习

正确答案:半监督学习

12、下面两个两完全相关的是()。

A、圆形的面积与直径

B、孩子的身高与父亲身高

C、长方形的面积与边长

D、每天的温度和季节

正确答案:圆形的面积与直径

13、机器学习包括:

A、强化学习

B、监督学习

C、无监督学习

D、半监督学习

正确答案:强化学习;监督学习;无监督学习;半监督学习

14、两个变量之间的关系包括:

A、不相关

B、完全相关

C、不完全相关

D、负相关

正确答案:不相关;完全相关;不完全相关

15、下面哪一个不是聚类常用的算法()。

A、DIANA算法

B、K均值算法

C、AGNES算法

D、SVM算法

正确答案:SVM算法

16、AGNES算法步骤正确的是()。

①将每个样本特征向量作为一个初始簇;②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇;③重复以上第二、三步,直到达到所需要的簇的数量;④合并两个簇,生成新的簇的集合,并重新计算簇的中心点。

A、①②③④

B、①②④③

C、①④②③

D、①④③②

正确答案:①②④③

17、下面属于强化学习的是()

A、用户每读一篇文章,就给这篇新闻贴上分类标签,例如这篇新闻是军事新闻,下一篇新闻是经济新闻等;算法通过这些分类标签进行学习,获得分类模型;再有新的文章过来的时候,算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签了。

B、用户经常阅读军事类和经济类的文章,算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。

C、两个变量之间的关系,一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定,则这两个变量之间的关系称为强化学习。

D、算法先少量给用户推荐各类文章,用户会选择其感兴趣的文章阅读,这就是对这类文章的一种奖励,算法会根据奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。

正确答案:算法先少量给用户推荐各类文章,用户会选择其感兴趣的文章阅读,这就是对这类文章的一种奖励,算法会根据奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。