答案：A
解析：深度优先与宽度优先搜索算法的区别是:深度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的前端，宽度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的后端
答案：A
解析：深度优先与宽度优先搜索算法的区别是:深度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的前端，宽度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的后端
A. Precision, Recall
B. Recall, Precision
C. Precision, ROC
D. Recall, ROC
解析：精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。 而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
A. CBOW
B. Skip-Gram
C. BBP
D. BPNM
解析：见算法解析
A. 原型聚类
B. 密度聚类
C. 层次聚类
A. 维特比算法
B. Baum-Welch算法
C. 前向-后向算法
D. 拟牛顿法
解析：A是教材原文；B是EM算法，可用于求解隐马尔可夫模型，C和D用于求解条件随机场，而隐马尔可夫模型可以写成条件随机场的形式。
A. 1.2.3.4
B. 1.3.4.6
C. 1.2.3.4.5.6
D. 3.4.6
解析：DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。
A. 训练时间较长
B. 完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和
C. 易陷入局部极小值
D. 训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势
解析：学习速度慢，失败的可能性较大是主要不足之处
A. Dictvectorzier
B. pandas
C. OneHotEncoder
D. CountVectorizer
解析：见算法解析
