答案：A
A. 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式
B. 极大似然估计没有确定的概率分布形式
C. 概率模型的训练过程就是参数估计
D. 贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量
解析：估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式
A. CV
B. NLP
C. RS
D. CS
解析：高速上的ETC属于下列那种技术CV。
A. 评估
B. 训练
C. 推理
D. 神经网络
解析：主要应用
A. 多选一
B. 一对一
C. 多对多
解析：说话人辨认(Speaker Identification)，是用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的技术，是“多选一”问题
A. [1,1,4]
B. [0,1,4]
C. [1,2,3]
D. (1,1,4)
A. 感知器由2层神经元组成，是一个单层的前馈神经网络
B. 输入结点把接收到的值传送给输出链，不作任何转换
C. 输出结点计算输入的加权和，加上偏置项，根据结果的符号产生输出
D. 训练阶段，权值参数不断调整，直至模型输出和训练样例的实际输出一致
解析：见算法解析
A. 强化学习
B. 深度学习
C. 监督学习
D. 无监督学习
解析：随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面 面
A. Boosting
B. Bagging
C. Stacking
D. Dropping
解析：随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。
A. 指数损失函数
B. 均方损失函数
C. 对数损失函数
D. Hinge 损失函数
