1、有特征，无标签的机器学习是（）
A、强化学习
B、无监督学习
C、监督学习
D、半监督学习
2、无监督学习可完成什么任务（）
A、分类、回归、聚类
B、回归
C、分类
D、聚类
3、寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）
A、分类
B、分组
C、聚类
D、回归
4、下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）
A、学生的性别和他的英语成绩
B、孩子的身高和父亲的身高
C、人的工作环境与健康
D、正方形的边长和面积
5、从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712，则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）。
A、小于60.316kg
B、约为60.316kg
C、大于60.316kg
D、为60.316kg
6、以下不属于聚类算法的是（）。
A、K均值算法
B、朴素贝叶斯算法
C、DIANA算法
D、AGNES算法
7、Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）
A、完全不相关
B、不相关
C、完全相关
D、不完全相关
8、因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。
A、不相关
B、不完全相关
C、完全不相关
D、完全相关
9、（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。
A、聚类
B、非监督学习
C、分类
D、回归
10、现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时应采用（）；如果将体重分类，分成高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用（）。
A、线性回归 逻辑回归
B、逻辑回归 线性回归
C、逻辑回归 逻辑回归
D、线性回归 线性回归
11、有特征，有部分标签的机器学习属于（）。
A、无监督学习
B、监督学习
C、强化学习
D、半监督学习
12、下面两个两完全相关的是（）。
A、长方形的面积与边长
B、孩子的身高与父亲身高
C、圆形的面积与直径
D、每天的温度和季节
13、机器学习包括：
A、半监督学习
B、无监督学习
C、监督学习
D、强化学习
14、两个变量之间的关系包括：
A、不相关
B、负相关
C、不完全相关
D、完全相关
15、下面哪一个不是聚类常用的算法（）。
A、AGNES算法
B、DIANA算法
C、SVM算法
D、K均值算法
16、AGNES算法步骤正确的是（）。 ①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。
A、①④③②
B、①②④③
C、①④②③
D、①②③④
17、下面属于强化学习的是（）
A、用户经常阅读军事类和经济类的文章，算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。
B、两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变 量的数量变化所惟一确定，则这两个变量之间的关系称为强化学习。
C、用户每读一篇文章， 就给这篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻，下一篇新闻 是经济新闻等；算法通过这些分类标签进行学习，获得分类模型；再 有新的文章过来的时候，算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签了。
D、算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅
