A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B、应用PCA算法降维，减少特征数量
C、根据重要性对特征进行筛选
D、以上所有
答案：D
A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B、应用PCA算法降维，减少特征数量
C、根据重要性对特征进行筛选
D、以上所有
答案：D
解析：神经网络研究属于连接主义学派，错误
A. 资源分配
B. 调度
C. 隔离
D. 计算
A. 机器学习
B. 强化学习
C. 深度学习
D. 监督学习
A. 数据中心
B. 设备中心
C. 制造中心
D. 智能中心
A. AutomaticIntelligence
B. ArtificalIntelligence
C. AutomaticeInformation
D. ArtificalInformation
解析：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI
A. 留出法
B. 交叉验证法
C. 自助法
D. 调参与最终模型
E. 去参法
A. 被建模系统内在的随机性
B. 不完全观测
C. 不完全建模
D. 不完全判断
解析：参考《深度学习》P48
A. Jaccard系数
B. FM指数
C. DB指数
D. Dunn指数
解析：见算法解析
A. 具有一致性和逻辑性
B. 获取和处理投研信息范围广、内容全
C. 可减少人为疏漏和失误
D. 可以进行简单问题的直接回复、复杂问题转人工支持
A. 降维过程中可以保留原始数据的所有信息。
B. 多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变。
C. 线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据。
D. 核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失。
