答案：B
解析：强人工智能包括以下两类：类人的人工智能和非类人的人工智能。
答案：B
解析：强人工智能包括以下两类：类人的人工智能和非类人的人工智能。
解析： BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络.
A. 增加训练数据
B. 减少训练数据
C. 计算更多变量
D. 减少特征
A. “过去”，回答“已发生什么”
B. “过去”，回答“为什么发生”
C. “模拟与优化”的问题
D. “未来”，回答“将要发生什么”
A.
均方根误差接近1最好
B. 均方根误差越大越好
C. 决定系数越接近1越好
D. 决定系数越接近0越好
解析：决定系数越接近1表示模型的拟合性越好
A. importmo
B. frommoimport*
C. importmoasm
D. importmfrommo
A. PCA
B. KPCA
C. ICA
D. RANSAC
A. 网络
B. 计算
C. 存储
D. 应用核心能力
A. GMM
B. Xgboost
C. 聚类
D. 关联规则
A. 机器学习
B. 自然语言处理
C. nlp
D. cv
解析：见算法解析
A. 基于中间语的翻译
B. 基于深层语法的翻译
C. 基于浅层语法的翻译
D. 基于贝叶斯公式
解析：NLP问题经历了从基于规则到基于统计的过程，语法规则，词性，构词法等，这些都是基于规则的自然语言处理过程，其忽略了上下文相关性，从而使建立在数学模型上的基于统计的自然语言方法成为主流。
