A、0.157
B、0.167
C、0.177
D、0.187
答案：D
解析：按照条件概率乘法法则P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，如上公式也可变形为：P(A)=P(A|B)*P(B)/P(B|A)。设事件A表示该航班被接收，事件Bi表示测试的人中有i个阳性，利用含完备事件组的贝叶斯公式可算出这趟航班被接收的概率为0.187
A、0.157
B、0.167
C、0.177
D、0.187
答案：D
解析：按照条件概率乘法法则P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，如上公式也可变形为：P(A)=P(A|B)*P(B)/P(B|A)。设事件A表示该航班被接收，事件Bi表示测试的人中有i个阳性，利用含完备事件组的贝叶斯公式可算出这趟航班被接收的概率为0.187
解析：正确
A. 无偏估计
B. 极大似然估计
C. 区间估计
D. 有偏估计
解析：EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的极大似然估计，每次迭代交替进行求期望和求极大化。
解析：与现实世界平行、反作用于现实世界、多种高技术综合，是未来元宇宙的三大特征（百科）
A. 贝叶斯模型
B. 拉普拉模型
C. 隐狄利克雷模型
D. 马尔可夫模型
解析：数学基础
A. 人脸识别支付
B. 编写word文档
C. 制作多媒体
D. 制作ppt
A. 根节点
B. 叶节点
C. 父节点
D. 子节点
A. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
B. 长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。
C. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
D. 以上都是
解析：以上都是人工智能发展预测。
A. L1 损失函数
B. 均方误差损失函数
C. 交叉熵误差损失函数
D. 自下降损失函数
A. 使用print(crawl_content.decode(‘utf8-escape’))可以显示crawl_content中的中文字符
B. 爬取同一个页面，使用不同的编码方式都可以显示中文字符
C. 获得系统默认编码的方式是import sys; sys.getdefaultencoding();
D. Python写文件操作中，with open()的参数’a’表示更新，’w’表示覆盖
