A、实验科学范式理论科学范式
B、理论科学范式计算科学范式
C、计算科学范式数据密集型科学发现范式
D、理论科学范式数据密集型科学发现范式
答案：C
A、实验科学范式理论科学范式
B、理论科学范式计算科学范式
C、计算科学范式数据密集型科学发现范式
D、理论科学范式数据密集型科学发现范式
答案：C
A. 视觉是人类获得信息的最主要途径
B. 数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节
C. 数据可视化处理结果的解读对用户知识水平的要求较高
D. 可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率
A. 自然语言处理
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 大数据
解析：自然语言处理是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。
A. 5+5j > 2-3j
B. 3>2>2
C. (3,2) > (2,4)
D. ＇abc＇ > ＇ab0＇
解析：见函数库
A. KNN
B. Logisti Regression
C. k-means
D. SVM
A. R={(1,2)，(2,3)，(3,4),(4,5)，(6,5)}
B. R={(1,2)，(2,3),(6,5),(3,6),(5,4)})
C. R={(5,4)，(3,4)，(3,2)，(4,3)，(5,6)}
D. R={(1,2)，(2,3)，(4,3),(4,5)，(5,6)}
解析：如果一个非空的数据结构满足下列两个条件:1)有且只有一个根节点;2)每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。则称该数据结构为线性结构。数据的逻辑结构有两个要素:一是数据元素的集合，通常记为D;二是D上的关系，它反映了D中各元素之前的前后件关系，通常记为R。即一个数据结构可以表示成B=(D,R)，其中B表示数据结构。为了反映D中各元素之间的前后件关系，一般用二元组来表示。例如，假设a与b是D中的两个数据，则二元组(a, b)表示a是b的前件，b是a的后件。
A. 线性回归
B. 卷积神经网络
C. 循环神经网络
D. LSTM
解析：见算法解析
A. numpy
B. pandas
C. Matplotlib
D. PIL
解析：Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化.
A. CNN
B. LSTM
C. GRU
D. RNN
解析：RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。 RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT) - 梯度爆炸
