A、支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题
B、支持向量机只能用于线性可分的分类问题
C、支持向量机可用于回归问题
D、核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
答案：ACD
解析：支持相量机不仅用于线性可分的分类问题，也可用于线性不可分的情况。
A、支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题
B、支持向量机只能用于线性可分的分类问题
C、支持向量机可用于回归问题
D、核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
答案：ACD
解析：支持相量机不仅用于线性可分的分类问题，也可用于线性不可分的情况。
A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 隐马尔可夫链
解析：RNN 有短期记忆问题，无法处理很长的输入序列，训练 RNN 需要投入极大的成本
解析：np.ones可以创建全为1的数组
解析：正确
A. 距离μ越远的值概率越大
B. 距离μ越进的值概率越大
C. σ越小分布越集中在μ附近
D. σ越大分布越集中
解析：正确
A. Boosting
B. Bagging
C. 随机森林
D. reboot
解析：根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致分为两类，其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，该方法的代表是 Boosting
A. 使用递归单元代替循环单元
B. 使用注意力机制(attention mechanism)
C. 使用字符级别翻译(character level translation)
D. 所有选项均不对
A. 两
B. 一
C. 三
D. 四
解析：DSSM使用两个全连接层
