A、距离度量
B、k值选择
C、分类决策规则
D、函数间隔定义
答案：ABC
解析：函数间隔定义是支持向量机的要素
A、距离度量
B、k值选择
C、分类决策规则
D、函数间隔定义
答案：ABC
解析：函数间隔定义是支持向量机的要素
A. namespace
B. cgroups
C. copy-on-write
D. union file system
A. 不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多
B. 网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构
C. 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关
D. 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长
解析：不同训练数据集的神经网络结构的最优层数不同，并非层数越深效果越好，训练时间除了与层数有关以外，batchsize大小、学习率、衰减方式等都有很大影响，神经元的数量并不一定与层数正相关
A. 弱人工智能
B. 感知智能
C. 行为智能
D. 强人工智能
解析：人工智能的三个阶段包含了计算智能、感知智能 、认知智能。目前仍处于初级阶段。
A. 32
B. 643
C. 96
D. 48
A. LSTM
B. GRU
C. CNN
D. ResNet
A. 基本事件
B. 样本
C. 全部事件
D. 样本空间
A. 损失函数
B. 指数函数
C. 三角函数
D. 激活函数
解析：见算法解析
A. 混沌度没什么影响
B. 混沌度越低越好
C. 混沌度越高越好
D. 混沌度对于结果的影响不一定
A. 数据柔性
B. 数据运用
C. 数据挖掘
D. 数据开发
