答案：B
答案：B
A. 卷积神经网络
B. 递归神经网络
C. 残差网络
D. xgboost 算法
解析：XGBoost是针对分类或回归问题的boosting算法的一种实现方式，并不是神经网络的代表。
解析：RNN 有短期记忆问题，无法处理很长的输入序列，训练 RNN 需要投入极大的成本
A. 可视化
B. AR/VR
C. 数字孪生
D. 区块链
解析：”元宇宙主要有以下几项核心技术：
一是扩展现实技术，包括VR和AR。。
二是数字孪生，能够把现实世界镜像到虚拟世界里面去。
三是用区块链来搭建经济体系。
A. 它能根据已有的数据进行改变
B. 它能在估计过程中引入正则项
C. 贝叶斯回归的推断速度快
A. 颜色特征
B. 纹理特征
C. 形状特征
D. 空间关系特征
A. 因在低维情形下出现的数据样本稀疏、 距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。
B. 因在高维情形下出现的数据样本稀疏、 距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。
C. 因在低维情形下出现的数据样本密集、 距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。
D. 因在高维情形下出现的数据样本密集、 距离计算困难等问题，给机器学习方法造成的障碍。
A. c=dict(zip(b,a))
B. c=dict(zip(a,b))
C. c=dict(list(a,b))
D. c=dict(list(b,a))
解析：见函数库
A. 软间隔
B. 硬间隔
C. 核函数
D. 以上选项均不正确
解析：对于线性可分的数据，支持向量机的解决方式是硬间隔
A. paddle.nn.functional.mse_loss
B. paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy
C. paddle.nn.CrossEntropyLoss
D. paddle.nn.functional.cross_entropy
解析：paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy，paddle.nn.CrossEntropyLoss，paddle.nn.functional.cross_entropy均可用于多分类问题
