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全国计算机等级考试（NCRE） 一级人工智能与大模型基础 练习题

共 353 道题，以下仅展示题目与选项，供练习与学习使用。

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全部 单选题 多选题 判断题 填空题
单选题 1分
决策树的分裂准则是（ ）。
  1. A信息增益
  2. B距离计算
  3. C梯度下降
  4. D随机选择
单选题 1分
强化学习通过（ ）学习。
  1. A奖励和惩罚
  2. B标注数据
  3. C无标签数据
  4. D随机猜测
单选题 1分
支持向量机（SVM）用于（ ）。
  1. A分类和回归
  2. B数据存储
  3. C图像编辑
  4. D文本输入
单选题 1分
梯度下降用于（ ）。
  1. A优化模型参数
  2. B数据清洗
  3. C图像处理
  4. D文件管理
单选题 1分
随机森林是（ ）的组合。
  1. A多棵决策树
  2. B多个神经网络
  3. C多个聚类
  4. D多个回归模型
单选题 1分
过拟合是指（ ）。
  1. A模型在训练集表现好但泛化差
  2. B模型在测试集表现好
  3. C模型参数太少
  4. D训练时间太短
单选题 1分
防止过拟合的方法不包括（ ）。
  1. A正则化
  2. BDropout
  3. C增加模型复杂度
  4. D数据增强
多选题 2分
机器学习算法的类型包括（ ）。
  1. A监督学习
  2. B无监督学习
  3. C强化学习
  4. D被动学习
多选题 2分
常见的分类算法包括（ ）。
  1. A决策树
  2. B逻辑回归
  3. C支持向量机
  4. DK-means
多选题 2分
深度神经网络的基本结构包括（ ）。
  1. A输入层
  2. B隐藏层
  3. C输出层
  4. D存储层
多选题 2分
聚类算法的特点包括（ ）。
  1. A无监督学习
  2. B自动分组
  3. C不需要标签
  4. D需要标签
多选题 2分
CNN的特点包括（ ）。
  1. A卷积层
  2. B池化层
  3. C适合图像处理
  4. D适合序列数据
多选题 2分
RNN的应用场景包括（ ）。
  1. A自然语言处理
  2. B语音识别
  3. C时间序列预测
  4. D图像分类
多选题 2分
生成式AI的应用包括（ ）。
  1. A图像生成
  2. B文本生成
  3. C音频生成
  4. D视频生成
多选题 2分
算法描述的方法包括（ ）。
  1. A自然语言
  2. B流程图
  3. C伪代码
  4. D机器语言
多选题 2分
防止过拟合的方法包括（ ）。
  1. A正则化
  2. BDropout
  3. C数据增强
  4. D增加模型复杂度
多选题 2分
回归算法的应用包括（ ）。
  1. A房价预测
  2. B销量预测
  3. C温度预测
  4. D图像分类
多选题 2分
神经网络的激活函数包括（ ）。
  1. AReLU
  2. BSigmoid
  3. CTanh
  4. D线性函数
多选题 2分
算法评价指标包括（ ）。
  1. A准确率
  2. B召回率
  3. CF1分数
  4. D代码行数
多选题 2分
Transformer的特点包括（ ）。
  1. A注意力机制
  2. B并行计算
  3. C适合长序列
  4. D只能串行

本页仅提供题目与选项供学习参考，不含答案。如需系统练习、自动判分与错题本，欢迎前往主站《全国计算机等级考试（NCRE） 一级人工智能与大模型基础》在线练习。