A、学习方式分类
B、网络结构分类
C、网络的协议类型分类
D、网络的活动方式分类
答案：ABD
解析：见算法解析
A、学习方式分类
B、网络结构分类
C、网络的协议类型分类
D、网络的活动方式分类
答案：ABD
解析：见算法解析
A. 对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型$;$尝试使用在线机器学习算法$;$使用 PCA算法减少特征维度
解析：基础概念理解
A. 网络结构过于复杂
B. DNN根本不能处理图像问题
C. 内存、计算量巨大、训练困难
D. 神经元数量下降，所以精度下降
解析：“维数灾难”会带来内存、计算量巨大、训练困难等问题。
A. 减少模型复杂度
B. 增加正则化项
C. L1范数或L2范数
D. 使用特征选择算法
A. 专家系统
B. 人工神经网络
C. 模式识别
D. .智能代理
解析：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
A. 先进制造技术
B. 新型制造技术
C. 人工智能技术
D. 元宇宙技术
A. 符号主义学习
B. 监督学习
C. 无监督学习
D. 归纳学习
解析：E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》（第三卷，把机器学习划分为：机械学习、示教学习、类比学习和归纳学习。
A. 随机误差项是一个期望值为0的随机变量；
B. 对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
C. 随机误差项彼此相关；
D. 解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立；
A. RepeatedKFold
B. StratifiedKFold
C. LeavePOut
D. GroupKFold
A. AdaBoost
B. 随机森林
C. XGBoost
D. GBDT
解析：Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，其典型代表包括AdaBoost，XGBoost和
