選擇題 策略 空間 線性 對比 jks rbo 數字圖像處理 計算

選擇題知識點：

【1】大津法（OSTU算法）閾值分割中，閾值自動選擇的思路是：

C：最大化類間方差法選擇閾值

解析：大津法(OTSU)是一種確定圖像分割閾值的算法，由日本學者大津於1979年提出；原理上來講，該方法又稱作最大類間方差法，有時也稱之為大津算法；其按照大津法求得的閾值進行圖像二值化分割後，前景與背景圖像的類間方差最大；其被認為是圖像分割中閾值選取的最佳算法，計算簡單，不受圖像亮度和對比度的影響，因此在數字圖像處理上得到了廣泛的應用。

【2】關於矩陣的廣義逆，下列表述不正確的是

A. 若矩陣A的廣義逆為B，則A*B*A=A，B*A*B=B

B. 若矩陣A的廣義逆為B，則A*B和B*A都是對稱陣。

C. 矩陣A一定存在確定唯一的廣義逆。

D. 矩陣A可能不存在廣義逆。

正確答案：D 解析：矩陣的廣義逆存在且唯一。 【3】支持向量機可以分為： 線性可分支持向量機，線性支持向量機和非線性支持向量機。 【4】 下列關於核函數的表述正確的是______ A. 核函數即特征的映射關系。

B. 多項式核函數只是將原始特征映射，並沒有升維

C. 高斯核函數將特征映射到無窮維

D. 使用線性核函數的SVM是非線性分類器

正確答案：C 解析：
A.核函數即特征的映射關系。通俗理解：核函數和映射沒有關系，核函數只是用來計算映射到高維空間之後的內積的一種簡便方法。核函數本質上是對應於高維空間中的內積的，從而與生成高維空間的特征映射一一對應。 B.多項式核函數只是將原始特征映射，並沒有升維，多項式核函數可以將原始維度映射到高維，高斯核函數可以將原始維度映射到無窮維。 C.高斯核函數將特征映射到無窮維，對於x1和x2的內積計算時用到了泰勒級數展開，即高斯核將數據映射到無窮高的維度。 D.使用線性核函數的SVM是非線性分類器， SVM在線性分類器上所做的重大改進——核函數。線性不可分時候可以使用核函數，變成線性可分。映射函數是非線性函數時，學習到的含有核函數的SVM就是非線性分類模型。 【5】下列哪項不是SVM的優勢_____ A. 可以和核函數結合 B. 通過調參可以往往可以得到很好的分類效果 C. 訓練速度快 D. 泛化能力好 正確答案：C 【6】 以下算法中未用到貪心算法思想的是？ A. 迪傑斯特拉(Dijkstra)

B. 庫魯斯卡爾(Kruskal)

C. 普裏姆算法(Prim)

D. KMP

正確答案：D 解析：迪傑斯特拉(Dijkstra)貪心策略是每次選可達的點中距離源點最近的點進行擴展，即貪心選取最短距離的點

庫魯斯卡爾(Kruskal) 貪心策略是每次選最短的邊（刨除成環的邊）來作為最小生成樹，即貪心最短邊

普裏姆算法(Prim) 貪心策略是每次選可達的點中距離曾經擴展過的點中任意點的最短距離，類似Dij，只是不是找距離源點的最短距離

KMP 貪心策略0.0 不是貪心 是動態規劃，動態規劃的是當前狀態失敗之後上一次匹配的位置（求的是最長的與前綴子串匹配的左子串）

網易筆試題——計算機視覺_深度學習方向