A、1）收集数据，2）准备数据，3）分析数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
B、 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
C、 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）测试算法，5）训练算法，6）使用算法
D、 1）收集数据，2）分析数据，3）测试算法，4）训练算法，5）准备数据，6）使用算法
答案：A
解析：机器学习算法的一般流程
(1) 收集数据：可以使用任何方法。
(2) 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。
(3) 分析数据：可以使用任何方法。
(4) 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。
(5) 测试算法：计算错误率。
(6) 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输
入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
A、1）收集数据，2）准备数据，3）分析数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
B、 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）训练算法，5）测试算法，6）使用算法
C、 1）收集数据，2）分析数据，3）准备数据，4）测试算法，5）训练算法，6）使用算法
D、 1）收集数据，2）分析数据，3）测试算法，4）训练算法，5）准备数据，6）使用算法
答案：A
解析：机器学习算法的一般流程
(1) 收集数据：可以使用任何方法。
(2) 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。
(3) 分析数据：可以使用任何方法。
(4) 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。
(5) 测试算法：计算错误率。
(6) 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输
入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
A. a = a + datetime.timedelta(3)
B. a = a + datetime.timedelta(3,0,0)
C. a = a + datetime.timedelta(0,0,3)
D. a = replace(2017,3,25)
解析：见函数库
A. TempStr[-5:]
B. TempStr[-5:-1]
C. TempStr[6:]
D. TempStr[-4:-1]
解析：字符串切片的基本用法
A. 采样分布
B. 趋势分析
C. 参数估计
D. 假设检验
A. SVM分类
B. 使用Selective Search输出候选框
C. 使用MLP进行分类与回归预测
D. 使用ROIpooling
解析：正确
A. 图像变换
B. 图像增强
C. 图像分割
D. 图像复原
解析：数字图像处理中的（ ）技术可应用于机动车车牌识别系统。
解析：人工生命是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2）、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。仅仅与人工智能存在交集，不属于人工智能研究领域。错误
