A、决策树
B、Apriori算法
C、EM
D、K-Mean
答案：B
A、决策树
B、Apriori算法
C、EM
D、K-Mean
答案：B
A. 具有局部感受野
B. 对事物不同部分的观察之间能实现参数共享
C. 可有效捕捉序列化数据的特征
D. 操作复杂度与输入尺寸无关
A. 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式；
B. 极大似然估计没有确定的概率分布形式；
C. 概率模型的训练过程就是参数估计；
D. 贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量；
解析：数学基础
A. Find-S算法
B. KNN算法
C. 概念算法
D. ID3算法
解析：错误
A. Boosting
B. Bagging
C. 随机森林
D. reboot
解析：根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致分为两类，其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，该方法的代表是 Boosting
A. 从文本中提取实体
B. 从实体间提取关系
C. 不同写法的实体统一为一个实体
D. 明确代词指向哪个实体
解析：实体统一是指判断多个实体是不是属于一个实体。
解析：正确
A. 输入层
B. 全连接层
C. 卷积层
D. 池化层
A. 片上存储
B. 芯片设计
C. 人工智能
D. 泛在互联
解析：随着大数据、人工智能、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代
A. 无结构无序列
B. 有结构序列
C. 无结构序列
D. 有结构无序列
解析：语音是一种典型的无结构序列数据。
