A、 线性回归
B、 K-均值
C、 朴素贝叶斯
D、 SVM
答案：ACD
A、 线性回归
B、 K-均值
C、 朴素贝叶斯
D、 SVM
答案：ACD
A. 感知器
B. 卷积神经网络
C. 全连接神经网络
D. 循环神经网络
A. 人工智能就是机器学习
B. 机器学习只是人工智能中的一个方向
C. 人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多
D. 人工智能就是深度学习
解析：人工智能是一个广泛的研究领域，机器学习和深度学习是这其中的一部分，深度学习是机器学习领域中的新研究方向，近年来解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能技术取得 很大的进步。
A. 控制论
B. 数据论
C. 信息论
D. 系统论
A. 全体训练集将被训练 5 次
B. 全体测试集将被测试 5 次
C. 全体训练集将被分为 6 份
D. 全体训练集将被分为 5 份
A. 超平面
B. 分离间隔
C. 分离曲线
D. 分离平面
解析：SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离超平面
A. 可预见性
B. 可移植性
C. 可区分性
D. 可推理性
解析：对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。
A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息
B. 语音识别强调共性
C. 语音识别不考虑说话人是谁
D. 声纹识别强调说话人的个人特性
解析：声纹识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义，而是从语音信号中提取个人声纹特征，挖掘出包含在语音信号中的个性因素。
解析：正确
