A、Main节点
B、Master节点
C、Slave节点
D、Save节点
答案：C
A、Main节点
B、Master节点
C、Slave节点
D、Save节点
答案：C
解析：正确
A. 分类问题
B. 聚类问题
C. 回归问题
A. 全能
B. 通用领域
C. 专业人工智能
D. 通用人工智能
解析：人工智能芯片将向通用人工智能芯片发展，智能传感器将朝集成化方向推进。
A. 最小
B. 最快
C. 最大
D. 最明显
解析：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
解析：正确
A. 特征选择
B. 决策树生成
C. 剪枝
D. 计算信息增益
解析：决策树构造只有特征选择、决策树生成、剪枝三个环节过程
A. 朴素贝叶斯
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络 CNN
D. 循环神经网络 RNN
解析：朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法不属于深度学习模型。
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小
D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
