答案：A
解析：正确
A. 平方损失函数
B. 交叉熵损失函数
C. 原型损失函数
D. 累加合损失函数
解析：见算法解析
A. 若 λ=0，则等价于一般的线性回归
B. 若 λ=0，则不等价于一般的线性回归
C. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D. 若 λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
A. 洞见与行动
B. 实施指南
C. 桌面应用
D. 预料库
A. 数据获取
B. 分析案例
C. 模型验证
D. 模型训练
A. 逻辑
B. 概率
C. 推理
D. 假定
解析：处理时序数据的神经网络是循环神经网络，错误
A. 决策树模型
B. kNN分类
C. Adaboost
D. k-means
解析：Adaboost属于集成学习
解析：朴素贝尔斯算法有稳定的分类效率，对缺失数据不敏感，算法比较简单，常用于文本分类。
