A、可以和核函数结合
B、通过调参可以往往可以得到很好的分类效果
C、训练速度快
D、泛化能力好
答案：C
解析：SVM的训练速度不快
A、可以和核函数结合
B、通过调参可以往往可以得到很好的分类效果
C、训练速度快
D、泛化能力好
答案：C
解析：SVM的训练速度不快
A. 0.6
B. 0.7
C. 0.8
D. 0.9
A. 递归函数必须有基例
B.
递归函数的基例不再进行递归
C.
每个递归函数都只能有一个基例
D.
递归函数的基例决定递归的深度
A. 指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的能力
B. 是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机，因此有与人类同样判断力的头脑
C. 指的是一种机器，仅针对一个具体问题
D. 其定义为无知觉的计算机智能，或专注于一个狭窄任务的AI
解析：定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和
解析：CNN网络模型中LeNet-5、AlexNet、ResNet、VGG，最早用于手写数字识别的是LeNet
A. 搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B. 赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C. 随机赋值，听天由命
D. 以上都不正确的
A. 神经计算
B. 进化计算
C. 模糊计算
D. 数字计算
