答案：B
解析：分类问题常用的损失函数为交叉熵
答案：B
解析：分类问题常用的损失函数为交叉熵
A. 根据特征向量X计算样本之间的相似性，选择离中心点最相似的k个样本
B. k近邻既可以用于分类，也可以用于回归
C. k近邻用于分类时，对于新的样本，计算离其最近的k个样本的平均值，作为新样本的预测值
D. k近邻用于分类时，对于新的样本，根据其k个最近邻样本的类别，通过多数表决的方式预测新样本的类别
A. 启发式搜索
B. 有信息搜索
C. 二元搜索
D. 无信息搜索
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. 给定标签
B. 离散
C. 分类
D. 回归
解析：在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D
A. SSVM
B. S2VM
C. S3VM
D. SVMP
解析：见算法解析
A. 复杂性和明确性
B. 进化和相对性
C. 客观性和依附性
D. 可重用性和共享性
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. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别
A. 计算力
B. 算法
C. 数据
D. 分析能力
解析：人工智能三要素包括计算力、算法、数据。
