A、假设与推理学习
B、概念与分类学习
C、人工智能
D、规则推理
答案：CD
A、假设与推理学习
B、概念与分类学习
C、人工智能
D、规则推理
答案：CD
A. 1）收集数据，2）准备数据，3）分析数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
B. 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
C. 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）测试算法，5）训练算法，6）使用算法
D. 1）收集数据，2）分析数据，3）测试算法，4）训练算法，5）准备数据，6）使用算法
解析：机器学习算法的一般流程
(1) 收集数据：可以使用任何方法。
(2) 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。
(3) 分析数据：可以使用任何方法。
(4) 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。
(5) 测试算法：计算错误率。
(6) 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输
入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
A. 卷积层
B. 全连接层
C. 池化层
D. 以上都不是
A. 性能度量
B. 性能评估
C. 泛化能力评估
D. 性能衡量
解析：支持向量就在间隔边界上
A. GBDT 算法比随机森林容易欠拟合
B. 随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能
C. GBDT 算法比随机森林容易过拟合
D. GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
A. 基于数据挖掘的专家智能控制
B. 基于遗传算法的软计算控制
C. 基于人工神经网络的神经网络控制
D. 以上说法都不对
解析：基础概念
A. 没有差别
B. 差别很大
C. 差别很小
D. 以上都不正确
解析：见算法解析
A. 样本较多但典型性不好
B. 样本较少但典型性好
C. 样本呈团状分布
D. 样本呈链状分布
A. 置顶指定元素
B. 给元素排序
C. 删除指定元素
D. 插入指定元素
解析：list类型的内置方法pop()删除指定元素的作用是删除指定元素
A. 需要大规模算力和海量数据资源支持
B. 需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解
C. 大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题
D. 大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距
解析：主要应用
