答案：A
A. 非监督学习的样本数据是要求带标签的
$;$ 监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签
$;$ 强化学习以输入数据作为对模型的反馈
$;$ 卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据
A. 静态$;$动态$;$伪静态$;$一阶
A. word2vec$;$TransD$;$TransH$;$TransE
A. 仅探索$;$仅利用$;$全探索$;$全利用
A. 标称属性$;$二元属性$;$数值属性$;$字符串属性
A. 任意尺度输入$;$效率高$;$没有考虑上下文信息$;$分割不够精细
A. 参数估计$;$概率估计$;$极大似然估计$;$分布估计
A. 日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决$;$商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法 $;$常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归 $;$线性回归是简单的方法 "
