答案：A
解析：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。
方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响。
噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，也就是最小值。
泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声之和。
A. 给定标签
B. 离散
C. 分类
D. 回归
解析：在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D
解析：传统的语音合成系统包括前端部分和后端部分。基于深度学习的语音合成系统是端到端的系统。
解析：本题说法是正确的。
A. 0.2
B. 0.25
C. 30%
D. 0.35
解析：过拟合
解析：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)
A. 数学家
B. 统计学家
C. 物理学家
D. 语言学家
A. 关系
B. 逻辑
C. 分析
D. 决策
解析：主要应用
