答案：A
答案：A
A. 轨迹跟踪
B. 决策树
C. 数据挖掘
D. K近邻算法
解析：决策树是一种基于树结构进行决策的算法。
A. 避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳
B. 降低陷入局部极小点的风险
C. 假设空间扩大，有可能学得更好的近似
D. 多学习器结合有可能冲突
解析：基础知识
A. 都是人工智能的学习算法
B. 都是深度学习的学习算法
C. 都需要标注数据
D. 都不需要标注信息
A. 它可以在相同条件下重复进行
B. 每次试验只出现这些可能结果中的一个
C. 预先要能断定出现哪个结果
D. 试验的所有结果事先已
E. 预先要能知道哪个结果出现的概率。
A. 两
B. 一
C. 三
D. 四
解析：DSSM使用两个全连接层
A. 环境（Environment）
B. 状态（State）
C. 动作（Action）
D. 奖励（Reward）
解析：见算法解析
A. 布尔型
B. 整型
C. 字符串型
D. 浮点型
解析：本题考查的是数据类型。布尔型数据只有两种状态，整型不带有小数点，字符串型含有数字、字母等数据，浮点型带有小数点。NO．2020100502有数字有字母等，故应定义为字符串型。选项C正确
A. 池化层
B. 激活函数
C. 卷积层
D. 归一化层
解析：二维卷积层（convolution2d layer），根据输入、卷积核、步长（stride）、填充（padding）、空洞大小（dilations）一组参数计算输出特征层大小。
