27. 以下哪種不是 AI 中的聚類算法？

A. K-Means

B. DBSCAN

C.決策樹

D. Hierarchical Clustering

正確答案：C

答案解析：決策樹不是聚類算法，K-Means、DBSCAN 和 Hierarchical Clustering 是聚類算法。

28. 以下哪個不是 AI 中的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)？

A. 回歸

B. 分類

C. 生成

D. 以上都是

正確答案：C

答案解析：生成不是監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，回歸和分類是。

29. 以下哪種不是 AI 中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？

A. 主成分分析

B. 獨立成分分析

C. 邏輯回歸

D. 以上都不是

正確答案：C

答案解析：邏輯回歸是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主成分分析和獨立成分分析是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

30. 在 AI 中，“特征工程”的目的是？

A. 選擇和提取有意義的特征

B. 優(yōu)化模型的架構(gòu)

C. 減少數(shù)據(jù)量

D. 以上都不是

正確答案：A

答案解析：特征工程的目的是選擇和提取有意義的特征。

31. 以下哪個不是 AI 中的深度學(xué)習(xí)框架？

A. TensorFlow

B. PyTorch

C. Scikit-learn

D. MXNet

正確答案：C

答案解析：Scikit-learn 不是深度學(xué)習(xí)框架，TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 是。

32. 以下哪種不是 AI 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型？

A. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D. 二叉樹網(wǎng)絡(luò)

正確答案：D

答案解析：二叉樹網(wǎng)絡(luò)不是常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是。

33. 以下哪個不是自然語言處理中的任務(wù)？

A. 文本分類

B. 情感分析

C. 圖像識別

D. 機器翻譯

正確答案：C

答案解析：圖像識別不屬于自然語言處理任務(wù)。

34. 在 AI 中，“對抗生成網(wǎng)絡(luò)”由哪兩部分組成？

A. 生成器和判別器

B. 編碼器和解碼器

C. 分類器和回歸器

D. 以上都不是

正確答案：A

答案解析：對抗生成網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成。

35. 以下哪種不是 AI 中的預(yù)訓(xùn)練模型？

A. BERT

B. GPT-3

C. ResNet

D. 以上都是

正確答案：C

答案解析：ResNet 是圖像識別中的模型，不是自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型，BERT 和 GPT-3 是。

36. 以下哪個不是 AI 在交通領(lǐng)域的應(yīng)用？

A. 自動駕駛

B. 交通流量預(yù)測

C. 車輛故障診斷

D. 農(nóng)作物灌溉

正確答案：D

答案解析：農(nóng)作物灌溉不屬于 AI 在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

37. 以下哪種不是解決 AI 模型過擬合的方法？

A. 增加數(shù)據(jù)量

B. 減少模型復(fù)雜度

C. 增加訓(xùn)練輪數(shù)

D. 正則化

正確答案：C

答案解析：增加訓(xùn)練輪數(shù)可能導(dǎo)致過擬合，增加數(shù)據(jù)量、減少模型復(fù)雜度和正則化可以解決過擬合。

38. 在 AI 中，“強化學(xué)習(xí)”的目標(biāo)是？

A. 使智能體在環(huán)境中獲得最大累計獎勵

B. 對數(shù)據(jù)進行準確分類

C. 生成新的數(shù)據(jù)

D. 以上都不是

正確答案：A

答案解析：強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使智能體在環(huán)境中獲得最大累計獎勵。

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