A、完形填空
B、多项选择
C、片段抽取
D、自由回答
答案：ABCD
解析：见算法解析
A、完形填空
B、多项选择
C、片段抽取
D、自由回答
答案：ABCD
解析：见算法解析
A. XGBoost
B. Random Forest
C. SVM
D. Fp-Growth
A. 规范监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 神经网络学习
解析：机器学习标准分为规范监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价。
A. 若 λ=0，则等价于一般的线性回归
B. 若 λ=0，则不等价于一般的线性回归
C. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
A. HiAIEngine
B. HiAI
Framework
C. HiAI
Foundation
D. HiAI
Service
A. 数据的获得与管理
B. 模式/模型的验证和优化
C. 结果的可视化与文档化
D. 模式/模型的应用及维护
A. 搜索是为了达到某一目标而多次进行某种操作、运算、推理或计算的过程
B. 所有的智能活动过程，都可以看作或者抽象为一个基于搜索的问题求解
C. 搜索是人在求解问题时不知现成解法的情况下所采取的一种普遍方法
D. 搜索可以看作人类和其他生物所具有的一种元知识
解析：见算法解析
解析：错误
A. 先进制造技术
B. 新型制造技术
C. 人工智能技术&;&元宇宙技术
A. 表示高斯分布的方差
B. 表示高斯分布的均值
C. 表示数据分布的概率
D. 表示数据从某个高斯分布中产生
解析：首选依赖GMM的某个高斯分量的系数概率（因为系数取值在0~1之间，因此可以看做是一个概率取值）选择到这个高斯分量，然后根据这个被选择的高斯分量生成观测数据。然后隐变量就是某个高斯分量是否被选中：选中就为1，否则为0。
A. 语音合成
B. 本人录制
C. 语音识别
D. 词典查询
