人工智能按照按任务来分类，分为回归/拟合/函数逼近、聚类、特征提取/降维/主成分分析、生成创作

A. 自底向上

B. 贪心策略

C. 自顶向下

D. 以上都是

A. 基础理论是神经网络

B. 深度学习属于连接主义

C. 又称为仿生学派

D. 产生在20实际50年代

A. 数据中心

B. 设备中心

C. 制造中心

D. 智能中心

A. 单元学习算法

B. 多层网络学习

C. 决策树学习

D. 概念学习

A. 前馈神经网络

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. 以上答案都不对

A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。

B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。

C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。

D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。

A. 物联网

B. 大数据

C. 云计算技术

D. 以上都是