答案：B
解析： BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络.
答案：B
解析： BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络.
A. 专家系统
B. 机器学习
C. 神经网络
D. 模式识别
A. 核函数即特征的映射关系
B. 多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维
C. 高斯核函数将特征映射到无穷维
D. 使用线性核函数的SVM是非线性分类器
解析：高斯核函数将特征映射到无穷维
解析：正确
解析：正确
A. 增加样本数量
B. 增加特征数量
C. 训练更多的迭代次数
D. 采用正则化方法
A. 采用属性条件独立性假设；
B. 假设属性之间相互独立；
C. 为了避免条件概率是所以属性上的联合概率；
D. 假设属性之间是相关的；
解析：数学基础
A. Python中整型有限制大小
B. append函数用于给列表增加元素
C. del用于删除变量
D. Python中列表无法嵌套
解析：Python中的del语句作用是删除变量,其对整型无限制，append()函数 用于在列表末尾添加新的对象，Python中列表可嵌套
A. 数据总线
B. 地址总线
C. 网络总线
D. 控制总线
