题目内容（请给出正确答案）

[单选]

我们在机器学习中谈论神经网络时指的是"神经网络学习"，而神经网络中最基本的成分是（），即"简单单元

A、神经子网

B、计算单元

C、细胞模型

D、神经元模型

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第1题

在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）。

A、增加训练集量

B、减少神经网络隐藏层节点数

C、删除稀疏的特征

D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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第2题

随着大数据、机器学习以及计算机处理器的进一步发展，人工智能迎来新一轮发展浪潮。在机器人、神经网络、人脸识别、指纹识别、语音识别、智能搜索及辅助决策等细分领域，人工智能技术取得了大批令人瞩目的研发成果并日臻成熟。人工智能的发展迅猛，亚需专业人才特别是高端人才，将引发工作技能要求的本质性改变。这说明了（）

A、科学技术突飞猛进，各国之间的联系日益密切

B、科学技术突飞猛进，给我们带来更多的就业机会和挑战

C、传统职业现已无法适应时代发展，要退出历史潮流

D、我们要根据自己的兴趣爱好和个人特长择业

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第3题

要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主（）

A、要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫

B、专家系统

C、机器学习

D、神经网络

E、模式识别

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第4题

如果要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科被叫做是()。

A、专家系统

B、机器学习

C、神经网络

D、模式识别

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第5题

在机器视觉检测场景中，我们需要用到的5G网络能力、行业能力和共性业务基础能力包括（）

A、工业相机

B、5G专网低时延特性能力

C、AI+OCR能力

D、机器学习能力

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第6题

下列技术中最早出现的是（）

A、机器学习

B、人工智能

C、深度学习

D、神经网络

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第7题

以下关于特征工程的说法不正确的是（）。

A、特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程

B、它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限

C、特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。

D、特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。

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第8题

下面关于机器学习的理解正确的是（）。

A、非监督学习的样本数据是要求带标签的

B、监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

C、强化学习以输入数据作为对模型的反馈

D、卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

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第9题

深度学习是一系列算法的统称，通过组合多层的人工神经网络，来模拟人脑在处理数据时，由底层到高层的抽象过程（）

是

否

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第10题

在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑（）？1神经网络的类型（如MLP，CNN）；2输入数据；3计算能力（硬件和软件能力决定）；4学习速率；5映射的输出函数

A、1，2，4，5

B、2，3，4，5

C、都需要考虑

D、1，3，4

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第11题

题目机器学习中的逻辑回归算法使用了我们高数当中的一个函数，这个函数是（）

A、对数函数

B、Sigmoid函数

C、指数函数

D、Tan函数

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