A、句法
B、音韵
C、语义
D、语用
答案：CD
解析：见算法解析
A、句法
B、音韵
C、语义
D、语用
答案：CD
解析：见算法解析
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小
D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
解析：线性回归的基本假设是随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
A. 相关分析
B. 方差分析
C. 回归分析
D. 数据分析
A. GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络
B. GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
C. GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本
D. GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构
解析：GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
A. 可以
B. 不好说
C. 不一定
D. 不能
解析：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出同或函数的。但如果ReLU激活函数被线性函数所替代之后，神经网络将失去模拟非线性函数的能力
A. 对颜色的数据增强
B. 添加噪声（高斯噪声）
C. 水平垂直翻转
D. 随机旋转、裁剪
解析：见算法解析
A. 因果
B. 相关
C. 逻辑或
D. 逻辑与
A. 它能根据已有的数据进行改变
B. 它能在估计过程中引入正则项
C. 贝叶斯回归的推断速度快
A. 错误数据
B. 虚假数据
C. 异常数据
D. 重复数据
