人工智能习题总复习

最新推荐文章于 2024-12-12 23:57:11 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-12 23:57:11 发布 · 3.6k 阅读

60 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #机器学习 #python

本文详细梳理了人工智能领域的基础知识，包括选择题、判断题和填空题等形式，涵盖了贝叶斯公式、概率、机器学习算法、神经网络、支持向量机等多个核心概念。介绍了线性可分与非线性问题的解决方法，以及不确定性知识表示和推理。同时，还涉及了遗传算法、知识表示、专家系统和图灵测试等相关知识点，深入浅出地解析了人工智能的理论与实践。

人工智能习题总复习

1. 选择题
2. 判断题
3. 填空题
4. 简答题

前言：通过习题巩固知识点

1. 选择题

已知事件A与事件B发生与否伴随出现，根据贝叶斯公式可得到P（B|A）=P（A|B）*M/P（A），则M=（D）.
A、P（AB）
B、P（ $\bar{B}$ ）
C、P（ $\bar{A}$ ）
D、P（B）

[解析]：

给定贝叶斯公式P（cj|x）=（P（x|cj）P（cj））/P（x），公式中P（cj|x）为（B）
A 先验概率
B 后验概率
C 全概率
D 联合概率

[解析]:

非线性机器学习算法具有以下的什么特性?（D）
A. 针对难以用准则来描述的复杂模型
B. 能够达到更深层次的抽象
C. 能够进行广泛使用的分类算法
D. 以上都是
多选：感知器可以解决一下哪些问题?（ABCD）
A. 实现逻辑关系中的与
B. 实现逻辑关系中的或
C. 实现逻辑关系中的非
D. 线性分类和线性回归问题