A、每个神经元可以有一个输入和一个输出
B、每个神经元可以有多个输入和一个输出
C、每个神经元可以有多个输入和多个输出
D、上述都正确
答案：D
解析：每个神经元可以有一个或多个输入，和一个或多个输出。如图所示的神经网络结构中，隐藏层的每一个神经元都是多输入多输出。若将输出层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输出；若将输入层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输入。
A、每个神经元可以有一个输入和一个输出
B、每个神经元可以有多个输入和一个输出
C、每个神经元可以有多个输入和多个输出
D、上述都正确
答案：D
解析：每个神经元可以有一个或多个输入，和一个或多个输出。如图所示的神经网络结构中，隐藏层的每一个神经元都是多输入多输出。若将输出层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输出；若将输入层改为一个神经元，则隐藏层每个神经元都是一个输入。
解析：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。
方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响。
噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，也就是最小值。
泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声之和。
A. SVM
B. DBSCAN
C. FP-growth
D. 决策树
A. Python 语言是非开源语言
B. Python 语言是跨平台语言
C. Python 语言是多模型语言
D. Python 语言是脚本语言
A. 百度鸿鹄
B. 百度昆仑
C. 百度灵云
D. 百度鸿基
解析：2018年开发者大会，百度发布了国内首款云端通用AI处理器是百度昆仑。
A. while循环使用关键字continue结束本次循环
B. while循环可以使用保留字break和continue
C. while循环也叫遍历循环,用来遍历序列中的元素,默认提取每个元素并执行一次循环体
D. while循环使用pass语句,则什么事也不做,只是空占位语句
A. 数据挖掘的成功经常依赖于数据挖掘工具的选择
B. 虽然数据可视化具有很明显的吸引力，高维数据上的图形挖掘却不能够很轻易地完成
C. 主成分分析能在不明显丢失信息的情况下降低数据维度
D. 数据挖掘就是从处理过后的数据中进行知识提取
解析：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出蕴涵在其中的，人们事先不知道的，但是具有潜在有用性的信息和知识的过程。并非是从处理后的数据提取知识，D项错误，其他选项正确，答案ABC
A. 分类
B. 检测
C. 识别
D. 跟踪
解析：主要应用
A. 数据优化
B. 数据增强
C. 模型集成
D. 引入参数范数惩罚项
解析：常见的机器学习模型正则化方法包含数据增强、模型集成、引入参数范数惩罚项
A. 距离μ越远的值概率越大
B. 距离μ越进的值概率越大
C. σ越小分布越集中在μ附近
D. σ越大分布越集中
