A、最小二乘法可以求解线性回归问题
B、梯度下降法可以求解线性回归问题
C、利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解
D、学习率是梯度下降法的重要参数
答案：C
解析：线性最小二乘问题通过法方程解出来的一定是全局最优解, 事实上这是二次泛函的优化问题(更一般一点, 这是凸优化), 不会出现多个孤立的局部最优解
A、最小二乘法可以求解线性回归问题
B、梯度下降法可以求解线性回归问题
C、利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解
D、学习率是梯度下降法的重要参数
答案：C
解析：线性最小二乘问题通过法方程解出来的一定是全局最优解, 事实上这是二次泛函的优化问题(更一般一点, 这是凸优化), 不会出现多个孤立的局部最优解
A. 具有局部感受野
B. 对事物不同部分的观察之间能实现参数共享
C. 可有效捕捉序列化数据的特征
D. 操作复杂度与输入尺寸无关
解析：见算法解析
A. rpm -U *.rpm
B. rpm -F *.rpm
C. rpm -e *.rpm
D. rpm -q *.rpm
解析：解析：rpm 命令是 RPM 软件包的管理工具。rpm 原本是 Red Hat Linux 发行版专门用来管理 Linux 各项套件的程序，由于它遵循 GPL 规则且功能强大方便，因而广受欢迎。逐渐受到其他发行版的采用。RPM 套件管理方式的出现，让 Linux 易于安装，升级，间接提升了 Linux 的适用度。
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
解析：根据已知模式在数据集中寻找相似模式属于数据挖掘中的内容检索任务。
A. ＼
B. /
C. #
D. %
解析：当需要在字符串中使用特殊字符时，python使用＼作为转义字符。
A. 统计和分析
B. 挖掘
C. 导入和预处理
D. 采集
A. 自学习功能
B. 自动识别功能
C. 高速寻找优化解的能力
D. 联想存储功能
解析：人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。选ACD
A. 归纳和演绎
B. 归纳和泛化
C. 归纳和特化
D. 演绎和泛化
A. 专家系统
B. 机器学习
C. 神经网络
D. 模式识别
A. pip
B. conda
C. docker
D. 源码编译
解析：错误
