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唐人街探案之秦风

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唐人街探案之秦风

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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

答案：B

解析：见算法解析

唐人街探案之秦风

边缘侧设备的样本数据可通过（）套件上传至样本库。

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关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。

文本语料库的可能特征是什么？

符合强人工智能的描述是()。

神经网络可以按（）

（）是空语句，一般用做占位语句，不做任何事情。

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支持向量机的求解通常是借助于凸优化技术，针对线性核SVM来说，主要的求解提升效率方法为(____)。

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目前，不同稳定问题评估模
型的构建可概括为基于()技术和基于()技术两种主要思路。

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人工智能发展历程大致分为三个阶段。符号主义（Symbolism）是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的？

题目内容

(

单选题

)

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唐人街探案之秦风

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

答案：B

解析：见算法解析

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边缘侧设备的样本数据可通过（）套件上传至样本库。

A. 云机协同

B. 云边协同

C. 数据传输

D. 文件同步

解析：主要应用

点击查看答案

关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是

A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差

B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差

C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小

D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成

解析：从偏差一方差分解的角度看，Boosting主要关住降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。

A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比

B. 信息增益与训练数据集的经验熵之比

C. 信息增益与训练数据集的条件熵之比

D. 信息增益与训练数据集的交叉熵之比

解析：当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵与条件熵分别称为经验熵（empirical entropy）和经验条件熵（empirical conditional entropy）。

点击查看答案

文本语料库的可能特征是什么？

A. 文本中词计数

B. 词的向量标注

C. 词性标注（Part of Speech Tag）

D. 基本依存语法

点击查看答案

符合强人工智能的描述是()。

A. 仅在某个特定的领域超越人类的水平

B. 可以胜任人类的所有工作

C. 是通用的人工智能

D. 在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类

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神经网络可以按（）

A. 学习方式分类

B. 网络结构分类

C. 网络的协议类型分类

D. 网络的活动方式分类

解析：见算法解析

点击查看答案

（）是空语句，一般用做占位语句，不做任何事情。

A. break

B. pass

C. continue

D. print

解析：pass是空语句，一般用做占位语句，不做任何事情。

点击查看答案

支持向量机的求解通常是借助于凸优化技术，针对线性核SVM来说，主要的求解提升效率方法为(____)。

A. 割平面法

B. 随机梯度下降

C. 坐标下降法

D. 快速采样法

解析：见算法解析

点击查看答案

目前，不同稳定问题评估模
型的构建可概括为基于()技术和基于()技术两种主要思路。

A. 集成学习

B. 机器学习

C. 深度学习

D. 专家知识

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人工智能发展历程大致分为三个阶段。符号主义（Symbolism）是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的？

A. 20世纪50年代-80年代

B. 20世纪60年代-90年代

C. 20世纪70年代-90年代

解析：符号主义（Symbolism）是在人工智能发展历程的20世纪50年代-80年代发展起来的

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