A、在语料中训练一个由词到向量（word 2 vector）的模型来对文本中呈现的上下文语境进行学习
B、训练一个词包模型（a bag of words model）来对文本中的词的发生率（occurrence）进行学习
C、创建一个文献检索词矩阵（document-term matrix）并且对每一个文本应用余弦相似性
D、上述所有方法均可
答案：D
A、在语料中训练一个由词到向量（word 2 vector）的模型来对文本中呈现的上下文语境进行学习
B、训练一个词包模型（a bag of words model）来对文本中的词的发生率（occurrence）进行学习
C、创建一个文献检索词矩阵（document-term matrix）并且对每一个文本应用余弦相似性
D、上述所有方法均可
答案：D
A. 2
B. 2.75
C. 3
D. 5
A. 数据
B. 互联网
C. 信息
D. 人才
解析：数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，
A. 风险控制是金融领域最核心的问题，逻辑回归是在风险评估中最经典常用的方法
B. 逻辑回归可以用到互联网广告点击预测
C. 逻辑回归只能用于解决二分类问题
D. 以上都不对
A. 一种竞争学习型的无监督神经网络；
B. 将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构；
C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重；
D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间；
解析：见算法解析
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
A. 置信度
B. 对比度
C. mAP
D. 分辨率
解析：mAP表示算法处理每张照片时间。
解析：我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率，“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征
