A、逻辑斯特回归（LR)，以及随机梯度下降(SGD)
B、线性回归及批量梯度下降(BGD)
C、神经网络及批量梯度下降(BGD)
D、针对单条样本进行训练的在线学习
答案：BC
A、逻辑斯特回归（LR)，以及随机梯度下降(SGD)
B、线性回归及批量梯度下降(BGD)
C、神经网络及批量梯度下降(BGD)
D、针对单条样本进行训练的在线学习
答案：BC
A. 虚拟，虚拟
B. 虚拟，真实
C. 真实，虚拟
D. 真实，真实
解析：从时空性来看，元宇宙是一个空间维度上虚拟而时间维度上真实的数字世界（百科）
解析：应加大学习率
A. 数组的维度
B. 各维度大小的元组
C. 行数
D. 列数
解析：见算法解析
A. 输入
B. 预期输出
C. 预训练
D. 以上都不对
解析：主要应用
A. 解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。
B. 机械式学习是没有推理能力的
C. 符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的
D. 观察与发现学习是基于归纳推理的
A. 无结构无序列
B. 有结构序列
C. 无结构序列
D. 有结构无序列
解析：语音是一种典型的无结构序列数据。
A. 是一个监督学习算法
B. 是一个分类模型
C. 是一个回归模型
D. 主要用来处理时间序列数据样本
A. 非线性变换和激活变换
B. 线性变换和非线性变换
C. 向量变换和标量变换
D. 化学变换和电变换
解析：人工神经元内部运算包含线性变换和非线性变换两个部分
A. 加入额外的计算单元
B. 非线性变换
C. 加快计算速度
D. 方便反向传播计算
解析：激活函数的目的是非线性变换
