专题二 测验

试卷总分:100  得分:100

一、判断题

1.分层规划中包含基本动作和高层动作。

2.人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

3.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

4.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

5.下图表示的是前向状态空间搜索。

{图}

6.现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

7.P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

8.状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

9.谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

10.深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

二、选择题

11.遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。

A.生存＋检测

B.遗传变异

C.自然选择

D.适者生存

12.贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。

A.贝叶斯

B.朱迪亚·珀尔

C.高斯

D.康托尔

13.算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。

A.KNN

B.决策树

C.遗传算法

D.A*算法

14.下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。

{图}

A.路径1

B.路径2

15.（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。

A.亚瑟·塞缪尔

B.冯·诺依曼

C.托马斯·贝叶斯

D.艾伦·麦席森·图灵

16.当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。

A.约翰霍兰德

B.亚瑟·塞缪尔

C.冯·诺依曼

D.艾伦·麦席森·图灵

17.{图} 

人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。

A.标签

B.特征值

C.数据结构

D.拟合标签

18.下面的动物识别系统中，我们可以在方框中点击所知动物的某些特征，计算机可以据此来识别该动物。这一系统所使用的知识表示方法是（ ）

{图}

A.图搜索表示法

B.脚本表示法

C.产生式系统

D.问题归约法

19.机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。

A.监督学习

B.无监督学习

C.机器学习

D.深度学习

20.（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。

A.KNN

B.决策树

C.遗传算法

D.A*算法

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