答案：B
解析：人工智能的三大学派是符合主义、连接主义和行为主义。
答案：B
解析：人工智能的三大学派是符合主义、连接主义和行为主义。
A. 10
B. 5
C. 3
D. 1
A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可容纳较多上下文信息
D. 全局最优
解析：最大熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题，他并不在每一个节点进行归一化，而是所有特征进行全局归一化，因此可以求得全局的最优值。
A. 语音输入
B. 音频信号特征提取
C. 声学模型处理
D. 语言模型处理
E. 语义识别
解析：语音识别不涉及对语音内容的理解。
A. _demo
B. banana
C. Numbr
D. my-score
解析：my-score不是有效的变量名。
解析：两者损失函数不同。逻辑回归输出层包含了Sigmoid非线性函数，其损失函数对Sigmoid函数之前的线性输出Z的偏导数，与线性回归的损失函数对线性输出Z的偏导数一样
A. GaussianNB
B. BernoulliNB
C. MultinomialNB
D. BaseDiscreteNB
解析：GaussianNB 适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。
A. 为了达成涟漪效应，必须尽可能的获取产品中的各种数据；
B. 涟漪效应通过记录产品中生成各类数据，并将这些数据用于优化机器模型；
C. 必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注，加入到模型训练中去，才能实现涟漪效应；
D. 搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式
解析：涟漪效应是在描述一个事物造成的影响渐渐扩散的情形，类似物体掉到水面上，所产生的涟漪渐渐扩大的情形。在经济学中有涟漪效应的例子，例如一个人支出的减少会造成其他人收入的减少，连带也使得他们可支出的金额减少。涟漪效应也用在计算机科学中，说明由于一个模组修改，造成其他模组也需随之修改的情形。
A. 3x3
B. 5x5
C. 3x3,5x5
D. 不确定
解析：VGG-19中卷积核的大小为3x3
A. LeNet
B. Bert
C. VGG
D. ResNet
解析：ACD通常用于图像处理。
A. Find-S算法
B. 候选消除算法
C. ID3算法
D. 遗传算法
