答案：B
解析：错误
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。
B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
A. 线性变换
B. 非线性变换
C. 求函数最小值
D. 加速训练
解析：在CNN中，梯度下降法的作用是求函数最小值。
解析：人工智能按照按任务来分类一共分为6类，分为回归/拟合/函数逼近、聚类、特征提取/降维/主成分分析、生成创作、评估与规划、决策
A. 错误数据
B. 虚假数据
C. 异常数据
D. 重复数据
A. 构建协方差矩阵
B. 矩阵分解得到特征值和特征向量
C. 特征值排序
D. 特征值归一化
解析：见函数库
A. 顺序模型
B. 循环模型
C. 分析模型
D. 挖掘模型
A. 5 7
B. 20 10
C. 22 7
D. 2 10
解析：本题考查Python程序的运算。a=5，b=7，b+=3=10，a=b*20=200，a+=2=202，a=a%b=2。最后a=2，b=10，故本题选D。
解析：正确
