A、增加训练集量
B、减少神经网络隐藏层节点数
C、删除稀疏的特征
D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
答案：D
解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题
A、增加训练集量
B、减少神经网络隐藏层节点数
C、删除稀疏的特征
D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
答案：D
解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题
A. 人工智能就是机器学习
B. 机器学习就是深度学习
C. 人工智能就是深度学习
D. 深度学习是一种机器学习的方法
解析：深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径
A. 1/2
B. 1/4
C. 1/6
D. 1/12
解析：解：画树状图得：
∵共有12种等可能的结果，两次都摸到白球的有2种情况，
∴两次都摸到白球的概率是： ．
故答案为C．
解析：正确
A. 计算机视觉
B. 自然语言处理
C. 智能语音
D. 知识图谱
解析：主要应用
A. 2000年后
B. 2006年后
C. 2012年后
D. 2015年后
解析：1956年达特茅斯会议提出人工智能的概念，人工智能的第一次热潮出现；1980年专家系统和人工神经网络出现，兴起第二次浪潮；2006年深度学习正式定义，第三次浪潮兴起
A. 1
B. 1/2
C. -1/2
D. -1
解析：设两段长度分别为X，Y，则X+Y = 1，即Y=-X+1，所以相关系数为-1
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
解析：错误
A. NLU(自然语言理解)
B. NLP(自然语言处理)
C. DM(中控平台)
D. NLG(自然语言生成)
解析：NLU是NLP的子集，并不等价
