关键词：
第一讲 人工智能概述
一.单选题
1、假设你正在做天气预报，并使用算法预测明天气温（摄氏度/华氏度），你会把这当作一个分类问题还是一个回归问题？
A、分类
B、回归
C、两者均可
D、两者都不是
正确答案： B
解：回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。使用案例一般包括房价预测、股票走势或测试成绩等连续变化的案例。
回归任务的特点是标注的数据集具有数值型的目标变量。也就是说，每一个观察样本都有一个数值型的标注真值以监督算法
2、假设你在做股市预测。你想预测某家公司是否会在未来7天内宣布破产（通过对之前面临破产风险的类似公司的数据进行训练）。你会把这当作一个分类问题还是一个回归问题？
A、分类
B、回归
C、两者都可以
D、两者都不是
正确答案： A
解：分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。
使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法。
分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
3、下列应用哪些已经不算是人工智能的范畴了。（）
A、图像处理
B、目标检测
C、自然语言处理
D、指纹识别
正确答案： D
（记住好了。。。）
4、关于人工智能，下列说法有误的是？（）
A、华裔女教授李菲菲倡导的ImageNet大赛拉开了人工智能的新热潮。
B、目前，人工智能应用比较成熟的两大领域，一个是CV（图像处理），另一个是NLP（自然语言处理）。
C、谷歌翻译是属于NLP领域的应用。
D、人工智能是个新技术，以前没有人工智能的研究，从2012年后才有这门学科的。
正确答案： D
解：人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出
5、机器学习的工作流程一般有5步，第一步是：（）
A、获取数据
B、数据基本处理
C、特征工程
D、机器学习
正确答案： A
解：1.获取数据 2.数据基本处理 3.特征工程 4.机器学习 5.模型评估
6、在数据集中，一行数据我们称为一个_____________。
A、标签
B、特征
C、样本
D、目标值
正确答案： C
解：一行数据我们称为一个样本
7、在数据集中，一列数据我们称为一个_____________（）。
A、标签
B、特征
C、样本
D、目标值
正确答案： B
解：一列数据我们称为一个特征
8、以下哪些行为不是数据集获取的来源？（ ）
A、在软件开发时，设置埋点，收集用户行为。
B、注册账号时，让用户填写需要收集的信息。
C、购买一些脱敏数据集。
D、通过软件随机生成。
正确答案： D
9、下面有关数据分割的说法，不正确的是（）。
A、测试集中的数据集和训练集中的数据永远不要重复。
B、一般训练集的数据要比测试集中的数据量大很多。
C、数据集、测试集的数据量一样大，五五开最好。
D、划分训练集主要目的就是让模型来学习它们的规律，测试集是来对模型进行评估的。
正确答案： C
10、下列选项哪些不是特征工程包含的内容？（ ）
A、特征提取
B、特征预处理
C、特征降维
D、构建模型
正确答案： D
解：包括
特征提取：将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征。
特征预处理：通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。
特征降维：指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程。
二.判断题
1、typora是一款基于markdown 语法的文本编辑器。
正确答案：√
2、比较有名的YOLO算法，其实是目标检测算法中的一种。
正确答案：√
3、人工智能分为强人工智能和弱人工智能之分，目前还只是弱人工智能的一些应用，强人工智能还无法实现。
正确答案：√
4、深度学习其实就是机器学习的一个子集，它是机器学习的一个方法发展而来的。
正确答案：√
5、人工智能概念是个大的范畴，机器学习只是人工智能的一种实现方法。
正确答案：√
6、机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
正确答案：√
7、如果获得的数据集中没有目标值，对应后面的机器学习就是无监督学习。
正确答案：√
8、如果数据集中的目标值连续，则我们可以对应的是有监督学习中的回归问题。
正确答案：√
9、如果目标值是离散的，则一般对应有监督学习中的分类问题。
正确答案：√
10、数据集中只有特征值，没有目标值，那就可以认为是无监督学习的类别。
正确答案：√
11、数据处理主要是对数据进行缺失值处理、去除异常值等处理工作。
正确答案：√
12、特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
正确答案：√
13、归一化是特征预处理的一个常用方法。
正确答案：√
14、数据基本处理就是特征工程的一部分。
正确答案：×
15、特征工程不需要专业背景知识，只需要数据处理方面的技巧。
正确答案：×
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