A、2和4
B、1和2
C、3和4
D、1和3
答案：B
解析：我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。所以B是正确的
A、2和4
B、1和2
C、3和4
D、1和3
答案：B
解析：我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。所以B是正确的
A. 置信区间
B. 置信水平
C. 置信概率
D. 临界值
A. dt.datetime(2019,12,12,23,23,23)
B. dt.datetime(2019,0,0,23,23,23)
)
C. dt.datetime(2019,12,12,0)
D. dt.time(23,23,23
解析：见函数库
A. 词形还原（Lemmtiztion）
B. Levenshtein
C. 词干提取（Stemming）
D. 探测法（Sounex）
A. 一个C源程序可由一个或多个函数组成
B. 一个C源程序必须包含一个main()函数
C. C源程序的基本组成单位是函数
D. 在C源程序中，注释说明只能位于一条语句的最后
A. 确定分析维度
B. 跑决策树分析
C. 修剪决策树
D. 收集数据
A. A．a%0.001
B. B．a//0.001
C. C．round(a,3)
D. D．round(3,a)
解析：本题主要考查Python函数。round(x,n)方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字，故要实现将实数型变量a的值保留三位小数，可以使用语句round(a,3)，故本题选C选项。
A. 都是人工智能的学习算法
B. 都是深度学习的学习算法
C. 都需要标注数据
D. 都不需要标注信息
A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题
B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合
C. 只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法
D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
解析：只要参数设置合理，深度学习的效果至不一定优于随机算法
A. TF-IDF
B. TextRank
C. SSA
D. LDA
解析：SSA（Salp Swarm Algorithm）是一种元启发式算法
