答案：B
解析：错误
答案：B
解析：错误
A. 物理学
B. 图形学
C. 数据挖掘
D. 人机交互
解析：gamma参数是你选择径向基函数作为kernel后,该函数自带的一个参数.隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布. gamma参数与C参数无关. gamma参数越高, 模型越复杂
A. 假设属性之间完全独立
B. 假设属性之间部分相关
C. 独依赖估计为半朴素贝叶斯最常用的策略
D. 假设所以属性都依赖于同一个属性
解析：半朴素贝叶斯分类器的基本想法是适当考虑一部分属性问的相互依赖信息，从而既不需进行完全联合概率计算，又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系
A. 二项检验
B. t检验
C. 交叉验证t检验
D. 统计假设检验
解析：统计假设检验为我们进行学习器t性能比较提供了重要依据，基于假设检验结果我们可推断出，若在测试集上观察到学习器A比B好，则A的泛化性能是否在统计意义上优于B，以及这个结论的把握有多大
A. 自然语言处理
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 知识图谱
解析：自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。
A. 数据定义
B. 数据管理
C. 数目操纵
D. 数据控制
A. 数据预处理
B. 特征工程
C. 算法调用
D. 参数调优
A. popitem()
B. del a[＇k3＇]
C. clear(＇k3＇)
D. pop(＇k3＇)
解析：见函数库
A. 输入数据大小
B. 神经元和神经元之间连接有无
C. 相邻层神经元和神经元之间的连接权重
D. 同一层神经元之间的连接权重
