第一章 单元测试

1、 问题: 下列哪些不属于机器学习领域的常见方法？（ ）
选项：
A:监督学习
B:非监督学习
C:混合学习
D:强化学习
答案: 【
混合学习
】

2、 问题:人工智能是在20世纪（ ）年代开始步入完善的。
选项：
A:50
B:60
C:70
D:80
答案: 【
70
】

3、 问题: 深度神经网络是一种（ ）神经网络 。
选项：
A:全联接
B:深化
C:可选择
D:卷积
答案: 【
全联接
】

4、 问题: 卷积神经网络由卷积、（）、全连接层构成。（ ）。
选项：
A:全联接
B:激活函数
C:损失函数
D:池化层
答案: 【
池化层
】

5、 问题: 半监督学习是监督学习和非监督学习的结合。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【
对
】

第二章 单元测试

1、 问题: k近邻算法是指k个最近的邻居及每个样本都可以与他最近的( )来代表（ ）
选项：
A:数值
B:参数
C:近邻
D:K个邻居
答案: 【
K个邻居
】

2、 问题: knn算法是基于实例的学习，属于（ ）模型 （ ）。
选项：
A:统计
B:监督学习
C:非参数
D:深度学习
答案: 【
非参数
】

3、 问题: 线性回归算法主要用来预测（ ）型的目标值。（ ）。
选项：
A:数值
B:参数
C:离散
D:连续
答案: 【
数值
】

4、 问题:

逻辑回归是当前比较常用的机器方法，用于研究某个事件发生的（ ）。

选项：
A:权重
B:函数
C:频次
D:概率
答案: 【
概率
】

5、 问题: 利用线性回归可以对任意输入给出对应输出的估计。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【
对
】

第三章 单元测试

1、 问题: 贝叶斯学习贝叶斯的方法的本质是以理解为从结果推到（ ）。
选项：
A:数值
B:评价
C:数据
D:原因
答案: 【
原因
】

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