《人工智能工程师》基础测试题.docx

人工智能工程师基础测试题本套测试题是为了检验同学们对Python和数学基础的掌握程度，大家不要有压 力，请根据自己的情况，如实答题。我们会依据每个人的情况，制定专属学习计 划。请务必要认真答题。感谢配合。姓名：填空题*Python基础(每道题20分.共100分)1. 以下不能创立一个字典的语句是()I单项选择题1 *dictl = (A. dict2 = 3:5dict3 = (1,2,3： uestcn)(正确答案)B. dict4= (1,2,3): ”ucstc”以下Python语句正确的选项是：()单项选择题*A. min = x if x y ? x : yB. if (x y) min = xwhile !x : pass2. 下面的Fact(n)是一个计算阶乘的递归函数：()# this function computes factorialdef Fact(n):return n * Fact(n-l)关于该函数，以下说法中正确的选项是I. 函数没有设置停止条件函数没有进行递归调用II. 当n=l时，函数应该return 1返回语句是不必要的III. 函数会运行很久，造成过多的递归调用单项选择题*I and III and IIIII, and IIII, HI, and V（正确答案）a = range（5）,以下语句能对a进行反序的操作是：（）单项选择题*A. a = a-1a = a:-lB. a = a-l:Ja = a:-1（正确答案）3. 以下语句中会得到5, 5, 5的是：（）单项选择题*5 *3（正确答案）A. 5 * 35 * 3B. 5 * 3机器学习之数学基础第一局部:概率统计（第1、4题各20分.2、3题各30分.共1（）0分）1. 下面两个图是参数不同的正态分布的概率密度参数，（）是均值相同、方差不 同的正态分布。单项选择题*SA0B（正确答案）2. 有朋自远方来，乘火车、船、汽车、飞机来的概率分别为0.3, 0.2, 0.1, 0.4, 迟到的概率分别为0.25, 0.3, 0.1, 0；现在假设他迟到了，求他坐火车来的概率。 这个概率比先验概率是变大了还是变小了？ I填空题*答案：令B ：迟到.）3. 假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多少不知，两种颜色的比例也 不知。我们想知道罐中白球和黑球的比例，但我们不能把罐中的球全部拿出来数。 现在我们可以每次任意从已经摇匀的罐中拿一个球出来，记录球的颜色，然后把拿 出来的球再放回罐中。这个过程可以重复，我们可以用记录的球的颜色来估计罐中 黑白球的比例。假如在前面的一百次重复记录中，有七十次是白球。请问罐中白球 所占的比例最有可能是多少？（请用极大似然估计方法估计分布的参数）填空题 *，答案：罐子中的球为白球或黑球，所以从罐 子中随机抽取一个球，球的颜色X为白色的随机事件服从Bernoulli分布.）4. 一位朋友要发表一篇文章，关于实验结果描述，下面哪种说法正确？单项选择题*我提出了一种新方法，在数据集A上的结果比现有结果高0.1 ；A. 我提出了一种新方法，当模型超参数入=0.32146时，在数据集A上的结果比现 有结果高0.1 ；我提出了一种新方法，采用交叉验证得到模型的最正确参数入=0.32146时，在数据 集A上的结果比现有结果高0.1 ； （3第二局部：矩阵（每道题10分.共100分）1. 单项选择题*1A. 2&正确答案）B. 6以下行列式的变换中，使行列式的值保持不变的是（）单项选择题*A. 将行列式的第2行和第3行交换将行列式的行列互换正礁答矣）B. 将行列式第2列的元素都乘以2将行列式第2列的2倍加到第3行2. J 单项选择题*1000A. -10002000（正破答案）B. -2000设矩阵A的秩为r,那么A中（）|单项选择题*A. 所有r-1阶子式都不为0所有r-1阶子式全为。B. 所有r阶子式都不为0至少有一个r阶子式不为0( i3. 假设方阵A的行列式|A|/0,以下结论正确的选项是()单项选择题*A的行向量组和列向量组都线性相关A. A的行向量组线性相关，列向量组都线性无关A的行向量组和列向量组都线性无关(确答奚)B. A的列向量组线性相关，行向量组都线性无关n元齐次线性方程组AX=0仅有零解的充要条件是()单项选择题*A. R (A) =n 狷冬案)R (A) nR (A)与n无关4. 如果n元齐次线性方程组AX=0的基础解系含有s (sn)个解向量，那么系数 矩阵A的秩为()单项选择题*nA. sn-s(正确答案)B. 以上都不正确假设n阶矩阵A满足口 ,那么称矩阵A为正交矩阵。由此定义，以下矩阵为正交矩阵的是()单项选择题*SA.0(正确答案)sc.sD.5. 设A是正交矩阵，那么以下结论错误的选项是（）单项选择题*SA0B，正确答案）ScSD6. 设入是矩阵A的特征方程的3重根，A属于A的线性无关的特征向量个数为k,那么必有（）单项选择题*kW3（正确答案）k3第三局部:凸优化（1-3题，每道题20分，第4题40分。共10（）分。）单项选择题*1. 以下数值优化问题中，目前难以高效可靠求解的问题是：A. 最小二乘整数优化正确答宾）B. 线性规划凸优化2. 以以下图像中属于凸集的是：（）单项选择题*0A，正确答案）SBSCSD3. 以下提到的技术哪一个是正确的：（）1 AdaGrad使用一阶偏导2 L-BFGS使用二阶偏导3 AdaGrad使用二阶偏导4 L-BFGS使用一阶偏导单项选择题*1和2（正确答案）A. 3和41 和 4B. 2 和 3数值优化算法中梯度下降（Gradient Decent, GD）与随机梯度下降（StochasticGradient Decent, SGD）均为常用算法，请论述GD与SGD算法的异同点。填空 题*答案：相同点：在GD和SGD中，都会在 每次迭代中更新模型的参数，使得代价函数变小。不同点：GD每次迭代用于全部 训练数据；SGD每次迭代可以只用一个训练数据来更新参数。当训练数据过大 时，用GD可能造成内存不够用，那么就可以用SGD 了，SGD其实可以算作是一 种onlinc-lcarningo另外SGD收敛会比GD快，但是对于代价函数求最小值还是 GD做的比拟好）5-8题为机器学习题目，可选填。（附加题，每道题10分）神经网络中使用如下激活函数的图像，下述正确的说法是：（）SI单项选择题IA. 从左到右分别是SIGMOID、tanh、ReLU从左到右分别是SIGMOID、ReLUs tanhB. 从左到右分别是ReLU、tanh、SIGMOID从左到右分别是tanh、SIGMOID. RcLUi正确答案）4. 假设有一个5层的神经网络在4GB显存的GPU上训练了 5个小时，在测试时，单个数据点需要花费2s时间。现在改变网络结构，在第二层到第四层分别以0.2和0.3的概率增加dropout,请问新的网络结构测试时间是多少：（）单项选择题少于2sA. 2s（I多于2sB. 不一定下述三张图展示SVM算法在不同惩罚参数C下的可视化结果，由于某种原因忘 记标注C的具体值，请问如以下图中C值（Cl、C2、C3分别表示三幅图对应的C 值）的大小次序最可能次序是：（）单项选择题C1 = C2 = C3A. C1 vC2C2C3B. 以上都不对现有一个点能被正确分类且远离决策边界。如果将该点加入到训练集，为什么 SVM的决策边界不受其影响，而已经学好的logistic回归会受影响？ |填空题| 答案：因为SVM采用的是hinge loss,当样本点被正确分类且远离决策边界时，SVM给该样本的权重为0,所以加入该样本 决策边界不受影响。而logistic回归采用的是log损失，还是会给该样本一个小小 的权重）