答案：B
解析：对于非监督式学习，仍然可能存在过拟合。一般来说，评估非监督式学习的指标也有很多，例如使用调整兰德指数（Adjusted Rand Score）来评估聚类模型
答案：B
解析：对于非监督式学习，仍然可能存在过拟合。一般来说，评估非监督式学习的指标也有很多，例如使用调整兰德指数（Adjusted Rand Score）来评估聚类模型
A. 主板
B. 内存条
C. GPU
D. CPU
A. 原始矩阵的元素是非负数
B. 分解后矩阵的元素是非负数
C. 分解后矩阵的元素可以是负数
D. 没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件
A. 输入层
B. 中间隐藏层
C. 映射层
D. 输出层
解析：见算法解析
A. max
B. min
C. mean
D. sum
解析：在CNN网络模型中，不常见的Pooling层操作是sum
A. 分层聚类
B. K平均值聚类
C. 两步聚类
D. Konhonennetwork
A. 特征在传统机器学习可解释性强，而在深度学习可解释性弱
B. 特征在传统机器学习可解释性弱，而在深度学习可解释性强
C. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱
D. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
解析：正确
A. 一定
B. 不一定
C. 可能
D. 以上都不对
解析：正确
