A、从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案：D
解析：见算法解析
A、从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案：D
解析：见算法解析
A. 到2035年
B. 到2030年
C. 到2025年
D. 到2020年
解析：我国人工智能三步走战略，其中第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点
解析：正确
A. 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级
B. 层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接
C. 同一层内的神经元相互不连接
D. 同一层内神经元之间存在全连接
A. 预测
B. 回归
C. 分类
D. 聚类
解析：TensorFlow支持多TPU集群计算
A. 向量中的最大值
B. 向量中的最小值
C. 向量中最大幅值元素的绝对值
D. 向量中最小幅值元素的绝对值
解析：参考《深度学习》P35
解析：在训练过程中会
A. 逻辑
B. 概率
C. 推理
D. 假定
A. 识别
B. 判断
C. 推理
D. 提供
解析：主要应用
A. 词性标注
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 命名实体识别
