答案：B
A. 若 λ=0，则等价于一般的线性回归
B. 若 λ=0，则不等价于一般的线性回归
C. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
A. 卷积层
B. 池化层
C. 全连接层
D. 归一化层
解析：全连接层常做为CNN网络的最后一层。
A. 顶点
B. 关系点
C. 连接点
D. 实体
解析：实数向量
A. 其他选项都不对
B. 没啥问题，神经网络会正常开始训练
C. 神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D. 神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
A. 中值滤波
B. 均值滤波
C. 最小值滤波
D. 最大值滤波
解析：见算法解析
A. 监督式学习
B. 非监督式学习
C. 半监督式学习
D. 强化学习
A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容
B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照
C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
A. int32
B. self
C. _name_
D. 40XL
