核函数可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分

A. 1999$;$2004$;$2006$;$2008

A. 计算机理解的深度$;$中间神经元网络的层次很多$;$计算机的求解更加精准$;$计算机对问题的处理更加灵活

A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性$;$由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别$;$基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合$;$OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作

A. 增加训练集量$;$减少神经网络隐藏层节点数$;$删除稀疏的特征$;$SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

A. 分布式隐私保护$;$集中式存储$;$边缘计算$;$云存储

A. 都是人工智能的学习算法$;$都是深度学习的学习算法$;$都需要标注数据$;$都不需要标注信息