A、K-Means聚类法对噪声和离群点敏感
B、K-Means聚类法对变量的要求比较高
C、由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。
D、应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数
答案：ABD
解析：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
A、K-Means聚类法对噪声和离群点敏感
B、K-Means聚类法对变量的要求比较高
C、由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。
D、应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数
答案：ABD
解析：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
A. 互信息
B. 最大熵
C. 卡方检验
D. 最大似然比
A. 核函数的选择
B. 核函数的参数
C. 软间隔参数C
D. 以上都有
解析：现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
解析：Python集合存储的元素是无序且不能重复的
A. 深度学习是机器学习的一个分支
B. 深度学习与机器学习是互相包含的关系
C. 深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系
D. 以上都不对
A. read
B. write
C. execute
D. browse on the directory
解析：解析：文件的读、写、执行权限：
读 read——>允许查看文件的内容，包括的命令：cat、vim、grep、head、tail、more、less等 --r
写 write——>允许修改文件内容，包括的命令：vim、>>、>（重定向） --w
执行 execute——>运行脚本里的命令： ./a.sh(相对路径)、/lianxi/a.sh(绝对路径) 直接运行文件，需要给脚本文件授予可执行权限. --x
