答案：A
答案：A
A. 解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。
B. 机械式学习是没有推理能力的
C. 符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的
D. 观察与发现学习是基于归纳推理的
解析： 注意： Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。
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. while
B. except
C. do
D. pass
解析：do不属于python保留字
A. b=a[:2]
B. b=a[::2]
C. b=a[1:3]
D. b=a[0:3]
解析：见函数库
A. 全梯度下降算法
B. 随机梯度下降算法
C. 快速梯度下降算法
D. 小批量梯度下降算法
解析：C选项应为“随机平均梯度下降算法”
A. 算法中特征子集搜索采用了随机策略
B. 每次特征子集评价都需要训练学习器，开销很大
C. 算法设置了停止条件控制参数
D. 算法可能求不出解
解析：见算法解析
解析：分类问题常用的损失函数为交叉熵
