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图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是（）、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础

A、物体检测

B、图像分割

C、物体跟踪

D、行为分析

答案：ABCD

解析：见算法解析

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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是（）。

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下列关于回归分析中的残差表述正确的是()

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下列代码执行结果是什么?
x=1
defchange(a):
x+=1
printx
change(x)

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循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。

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强化学习是一种重要的机器学习方式，其主要目标是（）

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只有非零值才重要的二元属性被称作：（）

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规则生成本质上是一个贪心搜索的过程，须有一定的机制来缓解过拟合的风险，最常见的做法是(___)

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线性模型的基本形式有（）

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已知 x = {＇a＇:＇b＇, ＇c＇:＇d＇}，那么表达式＇a＇ in x 的值为True。

Relu激活函数的优点？

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计算机知识技术题库

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是（）、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础

A、物体检测

B、图像分割

C、物体跟踪

D、行为分析

答案：ABCD

解析：见算法解析

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A. 增加阈值不会提高召回率

B. 增加阈值会提高召回率

C. 增加阈值不会降低查准率

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解析：召回率=TP/TP+FN
查准率=TP/TP+FP
所以当概率阈值增加时，TP、FP减少或者持平， TP+FN不变，所以召回率不会增加，一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率。

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下列关于回归分析中的残差表述正确的是()

A. 残差的平均值总为零

B. 残差的平均值总小于零

C. 残差的平均值总大于零

D. 残差没有此类规律

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下列代码执行结果是什么?
x=1
defchange(a):
x+=1
printx
change(x)

A. 1

B. 2

C. 3

D. 报错

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A. 27*27*3

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解析：循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是28*28*6 。

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强化学习是一种重要的机器学习方式，其主要目标是（）

A. 给数据打标签

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C. 使智能体获得最大奖赏

D. 实现特定目标

解析：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

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只有非零值才重要的二元属性被称作：（）

A. 计数属性

B. 离散属性

C. 非对称的二元属性

D. 对称属性

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规则生成本质上是一个贪心搜索的过程，须有一定的机制来缓解过拟合的风险，最常见的做法是(___)

A. 序列化

B. 剪枝

C. 去重

D. 重组

解析：见算法解析

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线性模型的基本形式有（）

A. 多分类学习

B. 对数几率回归

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D. 多分类学习

解析：数学基础

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已知 x = {＇a＇:＇b＇, ＇c＇:＇d＇}，那么表达式＇a＇ in x 的值为True。

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Relu激活函数的优点？

A. 解决了梯度消失、爆炸的问题

B. 输出不是以0为中心

C. 计算方便，计算速度快，求导方便

D. 加速网络训练

解析：见算法解析

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