有没有catia做幕墙的网站百度指数搜索热度排行

这篇文章的内容是阿里云ACP人工智能高级工程师认证考试的模拟试题。

所有模拟试题由AI自动生成，主要为了练习和巩固知识，并非所谓的 “题库”，考试中如果出现同样试题那真是纯属巧合。

1、在PAl-Studio实验运行完毕后，可以右键单击可视化组件，选择查看日志，在日志中可以查看哪
些相关信息
A.运行状态日志
B.Logview日志
C.非运行状态信息
D.提示信息
答案：A;B
解析：PAl-Studio实验运行后，可以通过查看日志查看的信息包括：运行状态、当前工作目录、Logview日志、运行状态信息、报错信息等
2、下列选项中，哪一项属于PAl-studio建模的主要特点?
A.支持拖拽方式搭建学习实验
B.交互式编程环境
C.支持资源实时监控
D:支持在线标注
答案：A
解析：PAl-studio建模的主要特点该平台封装了200余种经典算法，让用户可以通过拖拽的方式搭建机器学习实验；PAl-DSW是一款云端机器学习开发IDE,为您提供交互式编程环境，适用于不同水平的开发者，并且支持资源实时监控，算法开发时，可以显示CPU或GPU的使用情况。所以交互式编程环境和支持资源实时监控不是PAI-Studio的特点；AutoLearning是一个自动机器学习平台，支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估。用户只需要准备少量标注数据，并设置训练时长，就可以得到深度优化的模型，所以在线标注并不是PAI-Studio的特点；
3、数据准备是机器学习中一项非常重要的环节，PCA是一种常见的数据分析方式在数据处理过程中
PCA的主要作用是什么?
A.去除数据间存在的噪声数据影响
B.高维数据的降维，提取数据中主要特征分量
C.对于缺失数据进行补全
D.统一数据中各变量的维度
答案：B
解析：PCA(主成分分析)是机器学习无监督学习中的降维算法，主要思想是将高维数据映射到低维数据上，低维数据是全新的正交特征，也叫主成分。简而言之就是高维数据的降维，提取数据中主要特征分量。
4、如下选项中，哪几个算法属于聚类算法?
A.逻辑回归
B.KNN
C.k-medoids
D.DBSCAN
E.PCA
答案：
C;D
解析；逻辑回归就是一个分类的算法，常见用在二分类当中，就是把我们的输入值在线性回归中转化为预测值，因此A逻辑回归不正确；KNN是K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，因此该方法是有监督学习方法，故B不正确；K-medoids法是一种无监督方法，该方法选取的中心点为当前cluster中存在的一点，准则函数是当前cluster中所有其他点到该中心点的距离之和最小，故C正确；DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。故D正确；PCA(Principal Component Analysis)是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量，因此E不正确。
5、在PAl-EAS产品中，关于Processor功能描述正确的是()
A.上传模型文件
B.将模型文件加载为服务
C.处理对模型服务调用的请求
D.模型计算结果返回客户端
答案：
B;C;D
解析：Processor是包含在线预测逻辑的程序包，PAl-EAS预置的PMMLProcessor主要功能包括：
将PMML类型的模型文件加载为一个服务。
处理对模型服务进行调用的请求。
根据模型计算请求结果，并将其返回至客户端。

文章篇幅有限，更多阿里云ACP人工智能模拟题咱挪步↓↓↓