A、硬间隔支持向量机
B、软间隔支持向量机
C、线性核函数支持向量机
D、多项式核函数支持向量机
答案：B
A、硬间隔支持向量机
B、软间隔支持向量机
C、线性核函数支持向量机
D、多项式核函数支持向量机
答案：B
解析：非结构化数据：不存在或难以发现统一结构的数据，即在未定义结构的情况下或并不按照预定义的结构要求捕获、存储、计算和管理的数据。通常指无法在传统关系数据库中直接存储、管理和处理的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、音频或视频信息。
A. 同质集成
B. 异质集成
C. 本质集成
D. 泛化集成
解析：若个体学习器都属于同一类别，例如都是决策树或都是神经网络，则称该集成为同质的（homogeneous）;若个体学习器包含多种类型的学习算法，例如既有决策树又有神经网络，则称该集成为异质的（heterogenous）。
A. 轨迹跟踪
B. 决策树
C. 数据挖掘
D. K近邻算法
解析：轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B
A. 测量空间
B. 特征表示
C. 特征匹配
D. 特征空间
解析：见算法解析
A. PCA
B. LSA
C. LDA
D. k-means
解析：k-means只能解决聚类问题
A. [a, b]
B. [0，1]
C. [0，1，3, 4]
D. [0, 1, 2, 3]
解析：见函数库
解析：TensorFlow支持多TPU集群计算
