答案：A
解析：贝叶斯网亦称为“信念网”，它借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布。
答案：A
解析：贝叶斯网亦称为“信念网”，它借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布。
A. 计算机理解的深度
B. 中间神经元网络的层次很多
C. 计算机的求解更加精准
D. 计算机对问题的处理更加灵活
解析：深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多
A. 初始点的选取
B. 聚类的准则
C. k值的选取
D. 距离的度量方式
A. 权重
B. 分布
C. 概率
D. 数量
解析：Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合
解析：英国
A. 反向传播更新参数
B. 正向传播更新参数
C. 反向传播计算结果
D. 正向传播计算结果
解析：人工智能会受到运算能力高低的限制
A. 降低特征维度
B. 增加样本数量
C. 添加正则项
D. 增加特征维度
A. 道德
B. 人
C. 资本
D. 隐私
A. 变量不必事先声明
B. 变量无须先创建和赋值而直接使用
C. 变量无须指定类型
D. 可以使用del释放资源
解析：变量不先赋值会报错，is not defined。
