A、色彩识别
B、亮度识别
C、肤色识别
D、轮廓特征识别
答案：D
A、色彩识别
B、亮度识别
C、肤色识别
D、轮廓特征识别
答案：D
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
A. L1 和 L2 正则的引入都能预防过拟合
B. L1 正则的引入会使得权重产生更多的 0 元素
C. L1 正则兼具特征选择的功能
D. L1 正则项是非凸的，L2 正则项是凸的
解析：数学基础
A. 一致性或统一性
B. 复杂性或重复性
C. 歧义性或多义性
D. 一致性或多义性
A. 文本识别
B. 机器翻译
C. 文本分类
D. 问答系统
解析：文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题. 根据预定义的类别不同,文本分类分两种: 二分类 和 多分类 ,
解析：正确
A. 策略迭代
B. 值迭代
C. 策略改进
D. 最优值函数
解析：见算法解析
A. 机器
B. 机器人
C. 计算机
D. 人
解析：k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，聚类技术被称为无监督学习。
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C. DBSCAN
D. 决策树
A. 两性繁衍突变进化
B. 适者生存突变进化
C. 适者生存两性繁衍进化
D. 适者生存两性繁衍突变
