A、开发模型的方法
B、预训练模型的方法
C、数据清洗
D、似然变换
答案：AB
A、开发模型的方法
B、预训练模型的方法
C、数据清洗
D、似然变换
答案：AB
解析：采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法是K-近邻算法。错误
A. 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()
B. 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，在无参数和自变量时可省去圆括号
C. 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明
D. 函数内容以冒号起始，并且缩进。
A. EM
B. 吉布斯采样
C. 贝叶斯
D. 概率分布
A. 输入层
B. 输出层
C. 感知层
D. 网络层
A. 模型训练
B. 特征选择
C. 分析定位任务
D. 特征提取
A. 建模
B. 测试
C. 假设分析
D. 回归分析
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. SVM
B. 随机梯度下降
C. 随机失活
D. 批标准化
解析：主要应用
