A、一个集合
B、一个映射
C、一个概率空间
D、一个线性空间
答案：AB
A、一个集合
B、一个映射
C、一个概率空间
D、一个线性空间
答案：AB
A. 存储集合清除
B. 存储整合清除
C. 储蓄集合清洗
D. 存储清洗整合
解析：大数据技术为输入数据在存储清洗整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。
A. 感知机
B. BB算法
C. BP算法
D. 阿黛尔算法
A. 10
B. 100
C. 300
D. 1000
解析：P9
A. 神经计算
B. 进化计算
C. 免疫计算
D. 蚁群算法
解析：见算法解析
A. 智能手机
B. 安防监控
C. 智能运载工具
D. 以上都不正确
解析：基础概念
A. 新增数据
B. 临时数据
C. 机构化数据
D. 非结构化数据
A. 支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题
B. 支持向量机只能用于线性可分的分类问题
C. 支持向量机可用于回归问题
D. 核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
解析：支持向量机可用用于线性可分的分类问题，也可于线性不可分的分类问题
A. 平方损失函数
B. 对数损失函数
C. Hinge Loss 0-1 损失函数
D.
绝对值损失函数
A. 计算力
B. 算法
C. 数据
D. 分析能力
解析：人工智能三要素包括计算力、算法、数据。
