答案：B
解析：人工智能按照按任务来分类一共分为6类，分为回归/拟合/函数逼近、聚类、特征提取/降维/主成分分析、生成创作、评估与规划、决策
答案：B
解析：人工智能按照按任务来分类一共分为6类，分为回归/拟合/函数逼近、聚类、特征提取/降维/主成分分析、生成创作、评估与规划、决策
A. Adam的收敛速度比RMSprop慢
B. 相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的
C. 对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适
D. 相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的
解析：错误
解析：Python中的集合数据类型中的元素是无序的
A. 机器视觉
B. 语音合成
C. 智能检索
D. 以上都是
A. list
B. string
C. char
D. dict
解析：char只能存储一个字符
A. 通道
B. 输入通道
C. 输入维度
D. 输出通道
解析：输出通道的数目通常也被称作卷积核的个数
A. K-Means聚类法对噪声和离群点敏感
B. K-Means聚类法对变量的要求比较高
C. 由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。
D. 应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数
解析：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
A. 效果评估
B. 建立模型
C. 损失函数
D. 参数学习
解析：见算法解析
