智慧树模式识别答案(知到APP2023答案)
62 min read智慧树模式识别答案(知到APP2023答案)
1、智慧单选题：
新生儿目视识别客观事物的树模式识过程（）。
选项：
A:学习、别答识别、案知分类
B:分类、到A答案识别、智慧学习
C:学习、树模式识分类、别答识别
D:识别、案知分类、到A答案学习
答案:【学习、智慧分类、树模式识识别】
2、别答多选题：
模式识别领域主要研究的案知两个方向是（）
选项：
A:触觉
B:嗅觉
C:听觉
D:视觉
答案:【听觉;
视觉】
3、判断题：
人工智能是到A答案模式识别的一个重要分支。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】
4、判断题：
在所有样本构成的空间上定义的子集，同一类的样本可以属于不同的模式（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
5、判断题：
用来体现类别之间相互区别的某个或某些数学测度叫作特征，测度的值称为特征值。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】
6、单选题：
以下说法错误的是（）
选项：
A:原始特征是对样本进行观测和预处理而得到的特征
B:特征选择是采用一定的算法对原始特征进行加工
C:特征提取等同于特征选择
D:特征提取是采用一定的算法对原始特征进行加工
答案:【特征提取等同于特征选择】
7、多选题：
有监督模式识别的一般步骤包括（）
选项：
A:分类决策
B:原始特征获取
C:分类器设计
D:特征提取与选择
答案:【分类决策;
原始特征获取;
分类器设计;
特征提取与选择】
8、单选题：
以下属于计算机辅助诊断范畴的是（）
选项：
A:皮肤肿瘤识别
B:铁路扣件识别
C:字符识别
D:指纹识别
答案:【皮肤肿瘤识别】
9、判断题：
嫦娥三号的成功是第一次有人类制造的探测器在月球背面实现软着陆（）
选项：
A:错
B:对
答案:【错】
10、多选题：
以下说法正确的是（）
选项：
A:外部指标将聚类结果与某个参考模型作为参照进行比较
B:内部指标主要是利用距离函数计算类内相似度和类间相似度，并将两者进行组合
C:内部指标不使用参考模型进行比较
D:对于外部指标，聚类结果中被划分到同一簇中的样本在参考模型中被划分到不同簇的概率越高，代表聚类结果越好。
答案:【外部指标将聚类结果与某个参考模型作为参照进行比较;
内部指标主要是利用距离函数计算类内相似度和类间相似度，并将两者进行组合;
内部指标不使用参考模型进行比较】
1、多选题：
对于样本x和判别函数g(x)的描述正确的是（）
选项：
A:若g(x)>0，则x为负类，位于特征空间负侧
B:若g(x)<0，则x为负类，位于特征空间负侧
C:若g(x)<0，则x为正类，位于特征空间正侧
D:若g(x)>0，则x为正类，位于特征空间正侧
答案:【若g(x)<0，则x为负类，位于特征空间负侧;
若g(x)>0，则x为正类，位于特征空间正侧】
2、单选题：
假设正负两类样本的均值向量分别为m1和m2，则垂直平分分类器的权向量可以表示为（）。
选项：
A:|m1|*m2
B:m1-m2
C:|m2|*m1
D:m1+m2
答案:【m1-m2】
3、判断题：
Fisher投影的求解可等价为一个“极小化广义Rayleigh商”的最优化问题（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
4、多选题：
下面哪些属于感知机的后续研究（）
选项：
A:支持向量机SVM
B:人工神经网络
C:EM算法
D:贝叶斯分类器
答案:【支持向量机SVM;
人工神经网络】
5、判断题：
最小平方误差分类器中，通过对余量b进行设置，可使解等价于Fishier解（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】
6、单选题：
假设类别数为c，若采用“一对多”算法构建多类分类器，则需要训练的二分类模型个数、和识别阶段需要调用的二分类模型个数分别为？（）
选项：
A:c(c-1)/2,c(c-1)/2
B:c-1,c(c-1)/2
C:c,c
D:c(c-1)/2,c
答案:【c,c】
智慧树模式识别
智慧树模式识别是一种基于人工智能和机器学习的技术，它可以帮助计算机系统从海量的数据中自动学习，识别出隐藏在数据中的模式和规律。这种技术已经被广泛应用于各个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理、智能推荐等。
模式识别的基本概念
模式识别是一种从数据中自动学习和识别出模式的技术，其基本概念包括：
- 特征提取：从原始数据中提取出有用的特征信息，用于描述待识别对象的属性和特点。
- 分类器构建：基于特征信息构建分类器，用于自动判断待识别对象属于哪个类别。
- 模型训练：使用已知类别的样本数据，通过机器学习算法自动学习模型参数，以提高分类器的识别能力。
- 模型评估：使用未知类别的测试数据，对分类器的准确率、精度、召回率等指标进行评估。
智慧树模式识别的应用场景
智慧树模式识别在教育领域中有着广泛的应用，例如：
- 学生作业自动批改：通过对学生作业的分析和模式识别，自动判断答案的正确性和质量，减轻教师的批改压力。
- 学习行为分析：通过对学生学习行为的模式识别，分析其学习习惯和特点，对其进行个性化学习推荐。
- 学科知识图谱构建：通过对学科知识点的模式识别，构建知识图谱，用于学科知识的可视化和深度挖掘。
- 智能题库构建：通过对历史考试数据的模式识别，构建智能题库，用于提高学生的考试成绩和应试能力。
智慧树模式识别的技术框架
智慧树模式识别的技术框架主要包括以下几个模块：
- 数据采集：通过网络爬虫等方式，从多个数据源采集数据，用于建立模式识别模型。
- 数据处理：对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，以提高模型的质量。
- 特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，用于构建模式识别模型。
- 模型构建：基于机器学习算法构建模式识别模型，用于自动识别数据中的模式和规律。
- 模型评估：使用测试数据对模型的准确率、精度、召回率等指标进行评估。
智慧树模式识别的优势
智慧树模式识别具有如下优势：
- 自动化：通过自动学习和识别数据中的模式和规律，减轻了人力成本和工作压力。
- 高效性：通过机器学习算法自动学习模型参数，提高了模型的识别能力和效率。
- 准确性：通过大量的数据训练和模型评估，提高了模型的准确率和精度。
- 可扩展性：通过数据采集和处理的扩展，可以不断增加模型的训练数据和特征信息，提高模型的识别能力。
智慧树模式识别的挑战
智慧树模式识别也面临着一些挑战，例如：
- 数据质量问题：由于数据来源的多样性和质量的不一致性，会影响模型的准确性和可信度。
- 算法复杂性问题：由于模式识别算法的复杂度和参数数量较多，需要消耗大量的计算资源和时间。
- 隐私保护问题：由于数据的敏感性和隐私性，需要对数据进行保护和加密。
- 模型可解释性问题：由于模式识别模型的黑盒性质，其产生的结果难以被解释和理解。
智慧树模式识别的发展趋势
智慧树模式识别技术的发展趋势包括：
- 深度学习算法的应用：通过使用深度学习算法，可以提高模式识别模型的准确率和效率。
- 多模态数据处理：通过将多种数据源的信息进行融合，可以提高模型的识别能力和可信度。
- 可解释性模型的研究：通过研究可解释性模型，可以提高模式识别技术的可理解性和可靠性。
- 自适应学习算法的研究：通过研究自适应学习算法，可以提高模式识别模型的适应性和鲁棒性。
智慧树模式识别的未来展望
智慧树模式识别技术作为人工智能技术的一种，未来有着广阔的应用前景，包括教育、医疗、金融、交通等多个领域。随着技术的不断发展和创新，智慧树模式识别技术将会越来越成熟和普及。
