中国大学MOOC 人工智能导论第七章测试
下列關(guān)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是
得分/總分- A.
支持向量機(jī)模型中距離平面最近的幾個(gè)樣本對平面的選擇影響最大
- B.
決策樹算法中最能將樣本數(shù)據(jù)顯著分開的屬性應(yīng)該在決策早期就使用
- C.
K近鄰算法中K值的選擇對分類的結(jié)果影響不大
2.50/2.50 - D.
模型測試階段的測試數(shù)據(jù)集不能與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有交集
下列關(guān)于有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)說法中不正確的是
- A.
有監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo),而無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有
2.50/2.50 - B.
K近鄰算法中無需對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練
- C.
有監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲得需要專業(yè)人士進(jìn)行標(biāo)注
- D.
無監(jiān)督學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)相比更加接近人類學(xué)習(xí)的過程
下列關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法正確的是
- A.
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念是從Alphago戰(zhàn)勝李世石之后才提出的
- B.
強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種,不需要有監(jiān)督信息
- C.
強(qiáng)化學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程相似,是“開環(huán)”的過程
- D.
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,計(jì)算機(jī)通過不斷與環(huán)境交互并通過環(huán)境反饋來逐漸適應(yīng)環(huán)境
2.50/2.50
下列不屬于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的典型方法的是
得分/總分- A.
支持向量機(jī)
- B.
聚類
2.50/2.50 - C.
K近鄰算法
- D.
決策樹算法
以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)說法錯(cuò)誤的是
得分/總分- A.
聚類算法中,同一類別內(nèi)部樣本的相似度較低
2.50/2.50 - B.
聚類算法中,不同類別之間樣本不交叉
- C.
自動編碼器常應(yīng)用于圖像抗噪和數(shù)據(jù)降維
- D.
與有監(jiān)督學(xué)習(xí)相比,無監(jiān)督學(xué)習(xí)更接近人類學(xué)習(xí)的過程
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)說法有誤的:
得分/總分- A.
機(jī)器學(xué)習(xí)就是有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.50/2.50 - B.
機(jī)器學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)集
- C.
只有有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)集
- D.
機(jī)器學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督和無監(jiān)督等
描述弱監(jiān)督的是:
得分/總分- A.
以上都不是
- B.
方法簡單、數(shù)據(jù)成本低、性能難以提升
- C.
對部分?jǐn)?shù)據(jù)引入監(jiān)督
2.50/2.50 - D.
方法豐富、研究充分、性能好、成本高
關(guān)于遷移學(xué)習(xí)說法有誤的是:
得分/總分- A.
模型遷移也屬于遷移學(xué)習(xí)
- B.
模擬人類具有舉一反三的能力
- C.
任務(wù)A 與 任務(wù)B 具有某種相似性,利用任務(wù)A的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),解決任務(wù)B,即遷移學(xué)習(xí)
- D.
遷移學(xué)習(xí)就是特征遷移
2.50/2.50
關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)不正確的說法是:
得分/總分- A.
聚類大量依賴于距離或者相似度計(jì)算
- B.
自動編碼器的可以應(yīng)用于圖像降噪
- C.
自動編碼器是有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.50/2.50 - D.
自動編碼器的可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維
關(guān)于決策樹,說法有誤的是:
得分/總分- A.
規(guī)則歸納問題,適合用決策樹來表示
- B.
決策樹算法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.50/2.50 - C.
屬性在決策樹中的位置不同,決策樹的效率是不同的
- D.
如果根據(jù)一個(gè)屬性做判斷,樣本仍然有若干種情況,則該屬性不應(yīng)該出現(xiàn)在決策早期
總結(jié)
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