答案：B
答案：B
A. 旋度
B. 梯度
C. 负采样
D. 正采样
解析：见算法解析
A. 出现人脸遮挡
B. 人脸角度变化大
C. 需要检测分辨率很小的人脸
D. 需要检测不同性别的人脸
A. 若X与Y相互独立，则X与Y不相关
B. 若X与Y相关，则X与Y不相互独立
C. 若E(XY)
=E(X)E(Y)，则X与Y相互独立
D. 若f(x,y)=fX(x)fY(y)，则X与Y不相关
解析：独立是不相关的充分但不必要条件；E(XY)=E(X)E(Y)只能推出X与Y不相关，即二者没有线性关系（但可能有其他关系），不能代表X与Y相互独立
A. 距离度量
B. k值选择
C. 分类决策规则
D. 函数间隔定义
解析：函数间隔定义是支持向量机的要素
A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比
B. 信息增益与训练数据集的经验熵之比
C. 信息增益与训练数据集的条件熵之比
D. 信息增益与训练数据集的交叉熵之比
解析：当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵与条件熵分别称为经验熵（empirical entropy）和经验条件熵（empirical conditional entropy）。
解析：正确
