C(B|A)表示于规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

A. 重复数据

B. 虚假数据

C. 错误数据

D. 异常数据

A. 低维嵌入

B. 核化线性降维

C. 主成分分析

D. k近邻学习

A. 机器学习和人工智能是独立的两种技术

B. 机器学习是人工智能的核心技术和重要分支

C. 机器学习的目标是让机器设备像人类一样学习书本知识

D. 机器学习是指一系列程序逻辑控制算法

A. 智能化&;&标准化&;&数字化

B. 云端化

A. 有向图又称为贝叶斯网络或者信念网络

B. 网络中的边用有向箭头表示子节点依赖于父节点

C. 变量之间的关系通过箭头对变量进行了某种“拓扑”

D. 在排序条件下，每个节点都只依赖和它直接相连的父节点，而不依赖与所有的前辈节点

A. 置顶指定元素

B. 给元素排序

C. 删除指定元素

D. 插入指定元素

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 归一化层

A. 除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B. 对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C. 使用新的数据集重新训练模型

D. 所有答案均不对

A. 技术驱动

B. 数据驱动

C. 算法驱动

D. 设备驱动

A. 增加网络层数，总能减小训练集错误率

B. 减小网络层数，总能减小测试集错误率

C. 增加网络层数，可能增加测试集错误率