答案：A
A. 负梯度方向是使函数值下降最快的方向
B. 当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解
C. 梯度下降法比牛顿法收敛速度快
D. 拟牛顿法不需要计算Hesse矩阵
A. exp(yf(x))
B. [1-yf(x)]_+
C. log[1+exp(-yf(x))
D. exp(-yf(x))
解析：A不是损失函数，Csiro逻辑斯蒂损失函数，D是指数损失函数。
A. 一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
B. 能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
C. 目前处于成熟高速发展阶段
D. 相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
A. 不定长
B. 收集
C. 可变
D. 不可变
A. set
B. list
C. tuple
D. dict
解析：tuple元组与列表list相似，但是tuple不可改变。set集合，dict字典。
A. np.sqrt()
B. np.size()
C. np.identity()
D. np.sum()
A. 从左到右
B. 从上到下
C. 从右到左
D. 从下到上
解析：使用一个滑动窗口对语料从左到右扫描，在每个窗口内，中心词需要预测它的上下文，并形成训练数据
A. MLE可能并不存在
B. MLE总是存在
C. 如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的
D. 如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的
解析：见算法解析
解析：正确
A. 浮点数类型表示带有小数的类型
B. Python语言要求所有浮点数必须带有小数部分
C. 小数部分不可以为0
D. 浮点数类型与数学中实数的概念一致
