A、自然语言理解
B、自然语言处理
C、自然语言输入
D、自然语言生成
答案：A
A、自然语言理解
B、自然语言处理
C、自然语言输入
D、自然语言生成
答案：A
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 大数据
A. 社交媒体
B. 数据挖掘
C. 普适计算
D. 摩尔定律
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. KNN
B. Logisti Regression
C. k-means
D. SVM
A. 若X与Y相互独立，则X与Y不相关
B. 若X与Y相关，则X与Y不相互独立
C. 若E(XY)
=E(X)E(Y)，则X与Y相互独立
D. 若f(x,y)=fX(x)fY(y)，则X与Y不相关
解析：独立是不相关的充分但不必要条件；E(XY)=E(X)E(Y)只能推出X与Y不相关，即二者没有线性关系（但可能有其他关系），不能代表X与Y相互独立
A. 仅配置数字；
B. 仅配置字母；
C. 使用核心的词汇或词组来配置
D. 针对任一问题来提取关键词配置
解析：见算法解析
A. 极大极小值估计
B. 极大似然估计
C. 最大先验概率
D. 最小后验概率
解析：EM算法就是含有隐变量的概率模型
参数的极大似然估计法
A. 变量不必事先声明
B. 变量无须先创建和赋值而直接使用
C. 变量无须指定类型
D. 可以使用del释放资源
解析：正确
