A、嵌入
B、过滤
C、包装
D、抽样
答案：D
解析：特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter（过滤）方法； 2、Wrapper（包装）方法 ；3、Embedded（嵌入）方法
A、嵌入
B、过滤
C、包装
D、抽样
答案：D
解析：特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter（过滤）方法； 2、Wrapper（包装）方法 ；3、Embedded（嵌入）方法
A. 重赋权法, 重采样法
B. 重采样法,重赋权法
C. 赋权法, 采样法
D. 采样法, 赋权法
A. 确定输入层和输出层的结点数目。
B. 选择网络拓扑结构
C. 初始化权值和偏置
D. 去掉有遗漏值的训练样例，或用最合理的值来代替
解析：见算法解析
A. 仿射层
B. 卷积层
C. RNN层
D. 以上都不对
解析：因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。
解析：正确
A. 物体检测
B. 图像分割
C. 物体跟踪
D. 行为分析
解析：见算法解析
A. 数据、算法和模型安全
B. 技术和系统安全
C. 人身和设备安全
D. 安全测试评估
A. 强化学习
B. 深度学习
C. 监督学习
D. 无监督学习
解析：随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面 面
A. 错误率
B. 精度
C. 误差
D. 查准率
解析：见算法解析
A. 可理解性可记忆性可体验性
B. 可接受性可记忆性可体验性
C. 可接受性可记忆性可呈现性
D. 可理解性可记忆性可呈线性
A. 无向图，又称为马尔可夫随机场，克服了有向图中必须给父子节点加上有向图依赖关系的缺点
B. 利用无向边连接两个节点，无父子节点区分
C. 马尔可夫没有有向边的存在
D. 以上都不对
