人工智能习题

部分题目根据知识点AI出题，仅提供参考

选择题

【单选题】过拟合是指（）

A、在训练集表现非常好，在测试集上表现也非常好

B、在训练集表现非常好，但在测试集上表现很差

C、在训练集表现非常差，但在测试集上表现也很差

D、在训练集表现非常差，但在测试集上表现非常好

【单选题】欠拟合是指（）

A、在训练集表现非常好，但是在测试集上表现很差

B、在训练集表现非常好，在测试集上表现也很好

C、在训练集表现非常差，在测试集上表现也很差

D、在训练集表现非常差，但是在测试集上表现非常好

【单选题】（  ）可看成是一组描述事物的约定，把人类知识表示成机器能处理的数据结构

A、知识获取

B、知识存储

C、知识表示

D、知识利用

【单选题】知识表示起源于人工智能的（  ）

A、行为主义

B、连接主义

C、符号主义

D、表示主义

【单选题】遗传算法一般包含下面几个步骤：1、交叉，2、产生初始种群，3、变异，4、选择，5、计算适应度，6、编码，请问下面哪一个顺序是正确的

A、123456

B、654321

C、625413

D、624513

【单选题】模拟退火算法中，下面哪一个是其能不陷入局部极小值，最终找到最做优解的原因。

A、选择当前最好的解作为新解

B、以一定的概率选择新解

C、随机选取一个新解

D、都不正确

【单选题】下面哪一项不是决策树对属性进行划分所使用的准则

A、信息增益

B、信息率

C、基尼指数

D、增益率

1、AI 的全称是什么？

A、Automatice Information

B、Automatic Intelligence

C、Artificial Intelligence

D、Artifical Information

6、下列关于人工神经网络说法错误的是( )

A、人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型

B、人工神经网络的输出值与网络中使用的激活函数无关

C、神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度

D、人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点（神经元)和之间的相互联接构成

答案： B

【判断题】

若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值层节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个节点以下的搜索。该节点最终的倒推值就确定为这个β值。     我的答案：对

填空题

决策树剪枝算法主要有（预剪枝）和（后剪枝）两种

直接建模 P(c∣x) 来预测 c 的策略称为（判别式模型）。

先对联合概率分布 P(x,c) 建模，再由此获得 P(c∣x) 的策略称为（生成式模型）。

KNN和K-Means

题目：

在一个二维特征空间中，有以下10个数据点：
( (1, 2), (1, 4), (1, 0), (10, 12), (9, 11), (8, 10), (5, 8), (6, 7), (7, 5), (8, 6) )

a) 假设你希望使用K-Means算法将这些数据点聚成3个簇，请简要描述K-Means算法的工作原理。

b) 使用K-Means算法对上述数据进行聚类分析，假设初始簇中心为：

• ( C_1 = (1, 2) )
• ( C_2 = (9, 10) )
• ( C_3 = (6, 7) )

请列出K-Means算法的迭代步骤，并说明每一步如何更新簇中心，直到算法收敛。

a) K-Means算法的工作原理：