A、对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。
B、支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
C、支持向量机可根据主题对新闻进行分类。
D、支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
答案：D
解析：支持向量机可以处理分界线为曲线的多分类问题。
A、对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。
B、支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
C、支持向量机可根据主题对新闻进行分类。
D、支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
答案：D
解析：支持向量机可以处理分界线为曲线的多分类问题。
A. 云计算
B. 因特网
C. 神经计算
D. 深度神经网络
A. 对问题搜索空间极大
B. 易收敛
C. 稳定性低
D. 不易融合专家知识
解析：主要应用
A. relu
B. batch
C. step
D. padding
解析：在CNN构建中，指定每次训练或验证数据集图片多少的变量为batch。
A. 诞生期和成长期
B. 形成期和发展期
C. 初期和中期
D. 初级阶段和高级阶段
解析：人工智能的发展历程可以划分为形成期和发展期
解析：正确
A. 正确
B. 错误
A. 参数分析
B. 逻辑分析
C. 假设分析
D. 相关分析
A. 样本参数
B. 拍摄角度
C. 部位
D. 区域
解析：主要应用
A. 功率
B. 路径代价
C. 算法
D. 完备性
