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”。