答案：A
答案：A
A. 1.2.3.4
B. 1.3.4.6
C. 1.2.3.4.5.6
D. 3.4.6
解析：DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。
A. 自动计算，通过编程计算456*457*458*459的值
B. 文字识别，如通过OCR快速获得的图像中出汉字，保存为文本
C. 语音输入，通过话筒将讲话内容转成文本
D. 麦克风阵列，如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视
A. VGGNet
B. ResNet
C. AlexNet
D. GoogleNet
A. 增加样本数量
B. 增加特征数量
C. 训练更多的迭代次数
D. 采用正则化方法
A. 采集的照片训练集用7w张，测试集3w张
B. 全都用来训识别模型最好
C. 采集的照片训练集用7w张，验证集1w张，测试集2w张
D. 不需要训练啊，收集这么多数据是多余和浪费的
A. (1)(2)(3)
B. (2)(3)(4)
C. (1)(2)(3)(4)
D. (1)(2)(3)(4)(5)
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 随机森林
解析：线性回归无法解决分类问题
A. 允许返回空值
B. 不允许返回空值
C. 允许有多个返回值
D. 只允许有一个返回值
解析：python自定义函数允许没有返回值、返回空值、一个或多个返回值
A. 神经网络可以用于多分类问题
B.
决策树只能用于二分类问题
C.
监督学习与无监督学习的主要区别是，监督学习的训练样本无标签
D. 分类任务的评价指标精确率和准确率是同一个概念
