人工智能习题总复习

前言：通过习题巩固知识点

1. 选择题

1. 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]：

2. 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]:

3. 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

4. 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

[解析]：注意只有多层层感知器才能解决异或问题。

5. 神经网络的学习步骤包括:1、求得权重等参数，2、定义代价函