人工智能
小申最近在参加学校的手写数字识别研究项目，基于MNIST数据集训练得到手写数字识别模型，可用于识别日常的手写数字图片，如手写电话号码等。
（1）MNIST数据集由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都被正确标签，这属于

A

A

中的

F

F

。
A.监督学习
B.非监督学习
C.半监督学习
D.专家系统
E.回归
F.分类
G.聚合
（2）利用K-近邻（KNN，K-NearestNeighbor）算法对手写数字图片进行分类，离测试样本最近的5条训练数据的标签分别为8，9，7，9，3，则该条测试会被识别为数字

D

D

。
A.3
B.7
C.8
D.9
（3）小申的手写数字识别模型在500个测试样本上的表现如表所示，则手写数字图片识别模型的正确率是

C

C

%。

分类正确的测试样本	487
分类不正确的测试样本	13

A.13÷487×100
B.13÷500×100
C.487÷500×100
D.13÷500
（4）人工智能是当前科技领域热点，随着人工智能平台的推出，未来更多的人工智能产品将逐渐走进人们的工作、生活和学习环境中，结合已学习的知识，谈一下人工智能给我们的生活将带来哪些利弊。