1、構建一個簡單的人工智能系統，完成分類任務，稱為：
2、分類器根據什麼進行預測 ?
輸入的特征
計算機視覺
比較相同的特征
否決定的結果
3、一個好的分類器很大程度上決定於：
選取特征的差異性
選取特征的共同性
輸入資料的圖像質量
預測量的真實值
4、為了實現 “特征” 的算法，我們利用了數學中的哪種計算方法 ?
5、在人工智能中，分類器就是一個特征向量到______的函數
6、用觀察和嘗試來畫出分類直線基本上是不可能和沒效率的，為什麼?
特征點的位置分佈非常複雜
計算太複雜
特征點太相似
數據更新得太快
7、人工智能系統的學習稱為：
訓練 training
測試 testing
應用 application
標注 annotation
8、人工地給數據標上真實類別的過程，稱為：
標注 annotation
應用 application
分類 classification
訓練 training
9、數據標注的好壞會直接影響
訓練後人工智能系統的好壞
測試時的準確度
系統運行的速度
人工智能的圖靈值
10、要區分香港硬幣1元和澳門硬幣1元，輸入的特征較合理的為：
直徑和重量
顏色和圖案
形狀和氣味
它們沒有特征差別，不能用人工智能判斷