A、DEBFGCA
B、DBEFCGA
C、BDECFGA
D、DEFGBCA
答案：A
解析：二叉树前序遍历顺序是DLR，即先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树，并且遍历子树的时候也按照DLR的顺序递归遍历。中序遍历顺序是LDR，即左-根-右，而后序遍历是左-右-根。由题面二叉树的前序序列为ABDECFG，中序序列为DBEAFCG，可知A是根结点，BDE是左子树，CFG是右子树。前序序列的左子树为BDE,中序序列的左子树为DBE,说明B是A的左子树，D是B的左子树，E是B的右子树。前序序列的右子树为CFG,中序序列的右子树为FCG,说明C是A的右子树，F是C的左子树，G是C的右子树。故该二叉树的前序序列为DEBFGCA。
A、DEBFGCA
B、DBEFCGA
C、BDECFGA
D、DEFGBCA
答案：A
解析：二叉树前序遍历顺序是DLR，即先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树，并且遍历子树的时候也按照DLR的顺序递归遍历。中序遍历顺序是LDR，即左-根-右，而后序遍历是左-右-根。由题面二叉树的前序序列为ABDECFG，中序序列为DBEAFCG，可知A是根结点，BDE是左子树，CFG是右子树。前序序列的左子树为BDE,中序序列的左子树为DBE,说明B是A的左子树，D是B的左子树，E是B的右子树。前序序列的右子树为CFG,中序序列的右子树为FCG,说明C是A的右子树，F是C的左子树，G是C的右子树。故该二叉树的前序序列为DEBFGCA。
A. 频繁项挖掘
B. 股价预测
C. 图像分类
D. 文本情感分析
解析：频繁项挖掘主要采用无监督学习方法
A. 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
B. 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
C. 模型参数量越多越好，没有固定的对应规则
D. 训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
解析：几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加
解析：Python集合存储的元素是无序且不能重复的
解析：正确
A. 贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法；
B. 贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记；
C. 贝叶斯中期望损失定义为风险；
D. 贝叶斯判定准则为最大化总体风险；
解析：数学基础
A. 78400
B. 88804
C. 91204
D. 99856
解析：见算法解析
A. 功率
B. 路径代价
C. 算法
D. 完备性
A. 一
B. 二
C. 三
D. 四
解析：见算法解析
A. 用来创建数据
B. 用来展现数据
C. 用来分析数据
D. 用来转换数据
