答案：A
解析：正确
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. 对未知数据进行正则化
B. 计算未知数据与已知标签数据之间的距离
C. 得到距离未知数据最近的k个已知标签数据
D. 通过已知标签数据的数量进行多数表决，作为未知数据的分类结果
A. SLTM
B. SLMT
C. LSMT
D. LSTM
解析：在RNN中，目前使用最广泛的模型便是LSTM模型，该模型能够更好地建模长序列。
A. 变量代换
B. 离散化
C. 聚集
D. 估计遗漏值
解析：数据预处理工作中的几个关键主题探讨：聚集、抽样、降维、离散化、变量变换等
A. 发生频繁序列
B. 设置修剪值
C. 最低规则置信度
D. 生成时间序列
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。
解析：gamma参数是你选择径向基函数作为kernel后,该函数自带的一个参数.隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布. gamma参数与C参数无关. gamma参数越高, 模型越复杂
A. 约翰·麦卡锡
B. 图林
C. 冯·诺依曼
D. 明斯基
解析：约翰·麦卡锡在攻读博士期间首次尝试在机器上模拟人工智能，并于1956年首次提出“人工智能”的概念
