A、continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件
B、遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range()函数等
C、Python通过for、while等保留字构建循环结构
D、continue用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体
答案：A
A、continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件
B、遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range()函数等
C、Python通过for、while等保留字构建循环结构
D、continue用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体
答案：A
A. 统计学习以方法为中心，统计学习方
法构建模型并应用模型进行预测与分析
B. 统
计学习的目的是对数据进行预测与分析
C. 统计学习以模型为研究对象，是算法驱动的学科
D. 统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算
机及网络之上的
解析：统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科
A. 文本频率指数
B. 逆文本频率指数
C. 词频指数
D. 逆词频指数
解析：TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是逆文本频率指数。
解析：正确
A. 特征稠密
B. 特征稀疏
C. 词之间相互独立，没有顺序关系
D. 不能表征词与词之间的关系，one-hot之间正交
解析：见算法解析
A. 词形还原（Lemmatization）
B. 欧氏距离（Euclidean Distance）
C. 余弦相似度（Cosine Similarity）
D. N-grams
A. 人工智能分为应用层、技术层、基础层
B. 数据处理一般都是在应用层完成
C. 应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合
D. 基础层提供计算能力和数据资源
A. 智能店铺管理
B. 无人超市
C. 智能交易策略
D. 精准营销与个性化推荐系统
解析：精准营销与个性化推荐系统是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术，线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。
A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可容纳较多上下文信息
D. 全局最优
解析：最大熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题，他并不在每一个节点进行归一化，而是所有特征进行全局归一化，因此可以求得全局的最优值。
