A、若λ=0，则等价于一般的线性回归
B、若λ=0，则不等价于一般的线性回归
C、若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D、若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
答案：AC
解析：岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法 ，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数 更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法 。
A、若λ=0，则等价于一般的线性回归
B、若λ=0，则不等价于一般的线性回归
C、若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D、若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
答案：AC
解析：岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法 ，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数 更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法 。
A. 效果评估
B. 建立模型
C. 损失函数
D. 参数学习
解析：见算法解析
A. k-means
B. 线性回归
C. 神经网络
D. 决策树
解析：k-means是一种无监督聚类方法。
A. 业务需求边界的确认十分关键
B. 特征工程阶段结束后就不需要再进行数据处理了
C. 应该根据实际情况选择合适的算法
D. 模型效果不好需要从多个环节进行综合考察迭代
解析：正确
A. 当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理。
B. 混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。
C. 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
D. 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
解析：正确
解析：正确
A. 加大资本投资
B. 加强安全方面管控
C. 构建人工智能标准和规则
D. 鼓励公众参与人工
智能治理
A. numpy
B. pandas
C. Matplotlib
D. PIL
解析：Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化.
A. 文本到文本的生成
B. 意义到文本的生成
C. 数据到文本的生成
D. 图像到文本的生成
