IK有关数据增强的说法正确是哪些？

A,数据增强会增加样本的个数，因此可能会减少过拟合

B•对于分类问题，数据增强是减少数据不平衡的一种方法。

C.对于手写体的识别，对样本的反转、旋转、裁剪、变

形和缩放等操作会提高神经网络的识别效果

D,数据增强带来了噪声，因此一般会降低神经网络模型的效果

正确答案：ABC

12、下面哪些场景用循环神经网络处理效果比较好？

A.自然语言处理

B.语音识别

C.图像识别

D.人脸识别

正确答案：AB

13、在分类问题中，我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况，比如正样本为10万条数据,负样本只有1万条数据，以下最合适的处理方法是？

A.将负样本重复10次，生成10万样本量，打乱顺序参与分类

B,直接进行分类，可以最大限度利用数据

C.从10万正样本中随机抽取1万参与分类

D.将负样本每个权重设置为10,正样本权重为1,参与

训练过程

正确答案：ACD

14、电影推荐系统是以下哪些的应用实例？

A.分类

B.聚类

C.强化学习

D.回归

正确答案：ABC

15、人工智能的主要应用领域有（）。

A.自然语言理解

B.数据库的智能检索

C.专家咨询系统

D,感知问题

正确答案：ABCD

16、以下说法中正确的是（）。

A.SVM对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒

B,在AdaBoost算法中，所有被分错的样本的权重更新比例相同

C.BooSting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法,二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重

D,给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一般用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着∏的增加而减少

正确答案：BD

17、变量选择是用来选择最好的判别器子集，如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？

A.多个变量其实有相同的用处