答案：B
A. -d$;$ -p$;$ -u$;$-c
A. 符号主义学派$;$连接主义学派$;$统计主义学派$;$行为主义学派
A. 贝叶斯的学习过程为对训练样本计数$;$估计出每个结点的条件概率$;$网络结构为已知$;$评分搜索为求解的常用办法
A. 线性回归$;$逻辑回归$;$岭回归$;$随机森林
A. 消息总线&;&服务总线&;&API&;&datahub
A. 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少$;$每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小$;$模型参数量越多越好，没有固定的对应规则$;$训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
A. 操作去噪效果最好。$;$中值滤波$;$高斯滤波$;$均值滤波
