A、SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性
B、在adaoost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同
C、boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重
D、给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的
答案：C
A、SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性
B、在adaoost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同
C、boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重
D、给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的
答案：C
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 朴素贝叶斯
D. 深度残差网络
解析：LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
A. 对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加
B. 对加权累加信息进行非线性变化（通过激活函数）
C. 向前序相邻神经元反馈加权累加信息
D. 将加权累加信息向后续相邻神经元传递
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
解析：自然语言系统是对自然语言进行处理和理解的系统。自然语言信息系统的主要功能是机器对人们输入的自然语言进行处理和理解，并返回响应的结果。机器翻译属于自然语言系统，答案选A
A. 机器学习
B. 深度学习
C. BP神经网络
D. 卷积神经网络
A. 学习向量量化
B. k均值算法
C. 高斯混合聚类
D. 以上都不对
A. 非线性结构
B. 环状结构
C. 线性结构
D. 条状结构
A. 数据增强
B. 语义分割
C. 信息检索
D. 图像生成
A. 83
B. 12
C. 84
D. 84
