A、array([0, 1, 2, 3])
B、array[0, 1, 2, 3]
C、[0, 1, 2, 3]
D、array([0, 1, 2, 3, 4])
答案：A
A、array([0, 1, 2, 3])
B、array[0, 1, 2, 3]
C、[0, 1, 2, 3]
D、array([0, 1, 2, 3, 4])
答案：A
A. ①③④
B. ①②③
C. ①③④
D. ①②④
解析：关于wordembedding下列叙述正确的是①.向量维数较低②.向量之间有更强的相关关系③.向量不再是稀疏的
A. 机器学习
B. 深度学习
C. BP神经网络
D. 卷积神经网络
A. 规范监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 神经网络学习
解析：机器学习标准分为规范监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价。
A. 参数预估
B. 机器翻译
C. 图像识别
D. 参数估计
解析：机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计
A. 命名实体识别
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 词性标注
解析：知识图谱构建的不太利用词性标注
A. 卷积层
B. 全连接层
C. 池化层
D. 以上都不是
解析：在卷积神经网络中，全连接层要求输入尺寸必须固定
A. 8
B. 10
C. 12
D. 16
解析：主要应用
解析：正确
解析：单次使用留出法得到的评估结果往往不够稳定可靠.
