答案：A
答案：A
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. PaddlePaddle
D. Caffe
A. “自底向上”的聚合策略
B. “自底向上”的分拆策略
C. “自顶向下”的聚合策略
D. “自顶向下”的分拆策略
解析：见算法解析
A. 可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
B. 随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C. 也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D. 能应对正负样本不平衡问题
A. 正确
B. 错误
解析：语音合成，又称文语转换（Text to Speech）技术，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴
A. 减少深层网络的梯度消失问题
B. 特种的重用
C. 模型参数明显增加
D. 增强特征的获取能力
解析：考察ResNet理解
A. 一种竞争学习型的无监督神经网络；
B. 将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构；
C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重；
D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间；
解析：见算法解析
A. 社交媒体
B. 数据挖掘
C. 普适计算
D. 摩尔定律
