大家好，吳恩達《機器學習》多有名多經典我就不贅述啦，但是現在市面上基本都是他的課程和編程題的翻譯版，很少有人翻譯測驗（quiz）的題。 最近我自己親測感受了一下，會考一些你沒有注意到的點，非常細膩。在錯到懷疑人生的同時，可以幫你複習一下理論知識。所以就給大家版搬來啦~
參考資料：
Coursera | machine-learning (https://www .coursera.org/learn/machine-learning/)
其他人工智能刷題系列：
50道練習帶你玩轉Pandas (https://www .kesci.com/home/project/5ddc974ef41512002cec1dca)
這100道練習，帶你玩轉Numpy (https://www .kesci.com/home/project/59f29f67c5f3f5119527a2cc)
35題初探scikit-learn庫，get機器學習好幫手√ (https://www.kesci.com/home/project/5df746242823a10036ac5532)
50題matplotlib從入門到精通 (https://www .kesci.com/home/project/5de9f0a0953ca8002c95d2a9)
40題刷爆Keras，人生苦短我選Keras (https://www.kesci.com/home/project/5e1c14582823a10036b474de)
60題PyTorch簡易入門指南，做技術的弄潮兒 (https://www.kesci.com/home/project/5e0038642823a10036ae9ebf)
90題細品吳恩達《機器學習》，感受被刷題支配的恐懼 (https://www.kesci.com/home/project/5e0f01282823a10036b280a7)
170題吳恩達《深度學習》面面觀，一套更比三套強 (https://www.kesci.com/home/project/5e20243e2823a10036b542da)
Week 1 | 1 介紹
第 1 題
一個計算機程序從經驗E中學習任務T，並用P來衡量表現。並且，T的表現P隨着經驗E的增加而提高。 假設我們給一個學習算法輸入了很多歷史天氣的數據，讓它學會預測天氣。什麼是P的合理選擇？
A. 計算大量歷史氣象數據的過程 B. 以上都不 C. 正確預測未來日期天氣的概率 D. 天氣預報任務
第 2 題
假設你正在做天氣預報，並使用算法預測明天氣溫（攝氏度/華氏度），你會把這當作一個分類問題還是一個迴歸問題？
A. 分類 B. 迴歸
第 3 題
假設你在做股市預測。你想預測某家公司是否會在未來7天內宣佈破產（通過對之前面臨破產風險的類似公司的數據進行訓練）。你會把這當作一個分類問題還是一個迴歸問題？
A. 分類 B. 迴歸
第 4 題
下面的一些問題最好使用有監督的學習算法來解決，而其他問題則應該使用無監督的學習算法來解決。以下哪一項你會使用監督學習？（選擇所有適用的選項）在每種情況下，假設有適當的數據集可供算法學習。
A. 根據一個人的基因（DNA）數據，預測他/她的未來10年患糖尿病的機率
B. 根據心臟病患者的大量醫療記錄數據集，嘗試瞭解是否有不同類患者羣，我們可以爲其量身定製不同的治療方案
C. 讓計算機檢查一段音頻，並對該音頻中是否有人聲（即人聲歌唱）或是否只有樂器（而沒有人聲）進行分類
D.
給出1000名醫療患者對實驗藥物的反應（如治療效果、副作用等）的數據，發現患者對藥物的反應是否有不同的類別或“類型”，如果有，這些類別是什麼
第 5 題
哪一個是機器學習的合理定義？
A. 機器學習從標記的數據中學習
B. 機器學習能使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習
C. 機器學習是計算機編程的科學
D. 機器學習是允許機器人智能行動的領域
1-5題 答案 & 題解
1.C 2.B 3.A 4.C 5.B
更多人工智能題目 https://www.kesci.com/home/project/5e0f01282823a10036b280a7