A、频率派概率
B、古典概率
C、贝叶斯概率
D、条件概率
答案：C
解析：参考《深度学习》P49
A、频率派概率
B、古典概率
C、贝叶斯概率
D、条件概率
答案：C
解析：参考《深度学习》P49
A. 大量数据变得可得
B. CPU计算能力的提升
C. GPU计算能力的提升
D. 深度学习的发展
A. 大数据是一种思维方式
B. 大数据不仅仅是讲数据的体量大
C. 大数据会带来机器智能
D. 大数据的英文名称是largedata
解析：大数据的英文翻译是big data
解析：正确
A. 线性
B. 双塔
C. 三塔
D. 非线性
解析：见算法解析
A. 10
B. 5
C. 3
D. 1
A. 决策树是一种监督式学习
B. 监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
C. 监督式学习是一种基于规则的算法
D. 监督式学习不需要标签就可以训练
A. Python2
B. N.x
C. sum
D. Hello_World
解析：不可出现.
解析：两者损失函数不同。逻辑回归输出层包含了Sigmoid非线性函数，其损失函数对Sigmoid函数之前的线性输出Z的偏导数，与线性回归的损失函数对线性输出Z的偏导数一样
A. EM
B. 吉布斯采样
C. 贝叶斯
D. 概率分布
A. 数值计算
B. 自动控制
C. 人工智能
D. 模拟仿真
