计算机二级

人工智能考试题目(1)

总分:100分 类型:预测试题 费用:免费
答案:有 练习:81次 时间:120分钟
试卷介绍
人工智能考试题目(1),本试卷是专门为考人工智能考试所准备的基础知识备考卷。
试卷预览
机器学习中做特征选择时,可能用到的方法有()

A.卡方

B.信息增益

C.平均互信息

D.期望交叉熵

E.以上都有

回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归

A.1

B.2

C.2和3

D.2,3和4

在有监督学习中,我们如何使用聚类方法()1.我们可以先创建聚类类别,然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前,我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

A.2和4

B.1和2

C.3和4

D.1和3

下列方法中,不可以用于特征降维的方法包括()

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习Sparse Auto Encoder

D.矩阵奇异值分解SVD

下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维()

A.LASSO

B.主成分分析法

C.聚类分析

D.小波分析法

E.线性判别法

F.拉普拉斯特征映射

下列属于无监督学习的是()

A.k-means

B.SVM

C.最大熵

D.CRF

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