A、 KNN
B、Logisti Regression
C、k-means
D、SVM
答案：C
A、 KNN
B、Logisti Regression
C、k-means
D、SVM
答案：C
A. Adaboost
B. 决策树
C. 随机森林
D. XGBoost
解析：见算法解析
A. 机器证明
B. 模式识别
C. 人工生命
D. 编译原理
解析：编译原理是程序设计语言研究的内容。
解析：错误
A. 词语消歧
B. 词性标注
C. 未登录词识别
D. 槽位填充
A. 搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B. 赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C. 随机赋值，听天由命
D. 以上都不正确的
解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
A. 大数据是一种思维方式
B. 大数据不仅仅是讲数据的体量大
C. 大数据会带来机器智能
D. 大数据的英文名称是largedata
解析：大数据的英文翻译是big data
A. SelectiveSearch质量不好
B. 每个候选框都需要cnn计算特征计算量大
C. svm没有联合训练，训练时间增长
D. 模型效果优于faster-rcnn
解析：见算法解析
A. 深度学习、机器学习
B. 计算机视觉、自然语言处理
C. 人机交互、生物信息技术、智能芯片
D. 虚拟现实/增强现实、机器人技术
解析：人工智能技术包括5种：机器学习、机器人技术、自然语言处理、生物识别技术、计算机视觉
