答案：A
答案：A
A. Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快
B. Mini-Batch 设为2的幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理
C. 不使用偶数时，损失函数是不稳定的
D. 以上说法都不对
A. 关联规则发现
B. 聚类
C. 分类
D. 自然语言处理
A. 欧氏距离
B. 曼哈顿距离
C. 切比雪夫距离
D. 马氏距离
解析：数学基础
A. 多选一
B. 一对一
C. 多对多
解析：说话人确认(Speaker Verification)，是用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一”判别问题
A. 模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度高
B. 模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度低
C. 模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度高
D. 模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度低
A. len()
B. count()
C. find()
D. split()
A. 长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究
B. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
C. 在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。
D. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
A. 特征稠密
B. 特征稀疏
C. 能够表征词与词之间的相互关系（相似度计算）
D. 泛化性更好,支持语义运算sim
解析：见算法解析
