答案：B
解析：线性支持向量机一般用于处理二元分类，复杂的决策边界需要在支持向量机中引入核方法
答案：B
解析：线性支持向量机一般用于处理二元分类，复杂的决策边界需要在支持向量机中引入核方法
A. IaaS
B. PaaS
C. SaaS
D. DaaS
A. 算法训练
B. 验证
C. 推理计算
D. 管理
解析：主要应用
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
解析：不能进行所有回答
A. 模型工具
B. 外壳
C. 知识库工具
D. 专用工具
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. 树型数据结构
B. 列表数据结构
C. 队列数据结构
D. 链表数据结构
解析：heapq是Python自带的完全二叉树结构的类型
