7月人工智能核心算法模考试题含答案（附解析）
一、单选题（共10题，每题1分，共10分）
1.下列哪个模型属于监督学习的方法
A、K-means
B、SVR
C、DBSCAN
D、以上都是
正确答案：B
答案解析：监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。SVR（支持向量回归）属于监督学习方法。而K-means是聚类算法，属于无监督学习；DBSCAN也是一种基于密度的空间聚类算法，属于无监督学习。
2.A*搜索算法何时是最优的？（）
A、到目标结点的耗散是一个可采纳启发式
B、到目标结点的耗散可任意选择
C、不存在求解问题的最优的a*搜索算法
D、以上描述都不对
正确答案：A
答案解析：A*搜索算法在到目标结点的耗散是一个可采纳启发式时是最优的。可采纳启发式是指启发函数估计的代价总是小于或等于从当前节点到目标节点的实际最小代价。当满足这个条件时，A*搜索算法能够保证找到最优解路径。选项B中到目标结点的耗散可任意选择显然无法保证最优；选项C与事实不符，存在最优的A*搜索算法情况。所以答案是A。
3.使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用什么辅助函数？
A、cross_val_score
B、cross_val%
C、val_score
D、cross_score
正确答案：A
答案解析：在使用交叉验证时，最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。它会根据指定的交叉验证策略对估计器进行评估，并返回每次交叉验证的得分。其他选项cross_val%、val_score、cross_score都不是正确的交叉验证辅助函数名称。
4.图计算中图数据往往是（）和不规则的，在利用分布式框架进行图计算时，首先需要对图进行划分，将负载分配到各个节点上
A、结构化
B、规则化
C、非结构化
D、对称化
正确答案：C
答案解析：图数据往往是非结构化和不规则的，不像传统数据那样具有固定的格式和整齐的结构，这就导致在利用分布式框架进行图计算时，需要先对图进行划分来合理分配负载到各个节点上。
5.半监督学习不包括
A、主动学习
B、纯半监督学习
C、图半监督学习
D、直推学习
正确答案：A
答案解析：半监督学习主要包括直推学习、纯半监督学习、图半监督学习等。主动学习是一种不同的机器学习策略，不属于半监督学习的范畴。
6.哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（）
A、K-means
B、LVQ
C、DBSCAN
D、高斯混合聚类
正确答案：D
答案解析：高斯混合聚类是基于概率模型的聚类方法，它假设数据是由多个高斯分布混合而成，通过估计每个高斯分布的参数来进行聚类。K-means是基于距离的聚类方法；LVQ是学习向量量化聚类算法；DBSCAN是基于密度的空间聚类算法，它们都不是基于概率模型的。
7.按照类别比例分组的k折用的是哪个函数（）
A、RepeatedKFold
B、StratifiedKFold
C、LeavePOut
D、GroupKFold
正确答案：B
答案解析：StratifiedKFold是按照类别比例进行分组的k折交叉验证，它能保证每个折叠中各类别的比例与原始数据中的比例相同，从而避免数据泄露和偏差，更适合处理不平衡数据集等情况。而RepeatedKFold是重复的k折交叉验证；LeavePOut是留出P个样本作为测试集的方法；GroupKFold是基于分组的k折交叉验证，不是按类别比例分组。
8.为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）
A、数字
B、字符
C、符号
D、英文
正确答案：A
答案解析：为了将特征转变成Embedding表示，通常需要将特征转换为数字形式，因为Embedding层需要输入数字张量，以便进行后续的计算和映射到低维空间中表示特征。字符、符号、英文等形式如果不转换为数字，无法直接作为Embedding的输入。
9.不属于深度学习模型的选项是？
A、朴素贝叶斯
B、深度残差网络
C、卷积神经网络CNN
D、循环神经网络RNN
正确答案：A
答案解析：朴素贝叶斯是一种基于概率论和特征条件独立假设的分类方法，不属于深度学习模型。深度残差网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN都属于深度学习模型。
10.高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越（），也即越来越能表现语义或者意图。
A、具体和概念化
B、具体和形象化
C、抽象和具体化
D、抽象和概念化
正确答案：D
答案解析：高层特征是低层特征的组合，从低层到高层，特征越来越抽象和概念化，更能表现语义或意图。比如低层可能是具体的像素点等，高层则是对图像整体语义的理解等，从具体逐渐走向抽象概念。
二、多选题（共10题，每题1分，