答案：A
A. ①②③
B. ①②④
C. ①③④
D. ②③④
解析：视频聊天是人和人之间的交流，不属于人工智能技术。如果是人和机器人聊天则属于人工智能技术。
A. 零次数据
B. 一次数据
C. 二次数据
D. 三次数据
A. 根据商家最近一年的经营及服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级
B. 根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式
C. 用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家，是否适合推荐汽车脚垫
D. 根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏层节点数
C. 删除稀疏的特征
D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题
A. 5
B. 3
C. None
D. 4
A. K-Means聚类法对噪声和离群点敏感
B. K-Means聚类法对变量的要求比较高
C. 由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。
D. 应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数
解析：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
A. 混沌度没什么影响
B. 混沌度越低越好
C. 混沌度越高越好
D. 混沌度对于结果的影响不一定
A. 从数据点中随机选择数量与簇的数量相同的数据点，作为这些簇的重心
B. 计算数据点与各重心之间的距离，并将最近的重心所在的簇作为该数据点所属的簇
C. 计算每个簇的数据点到重心距离的平均值，并将其作为新的重心
D. 重复步骤2与步骤3，继续计算，直到所有数据点不改变所属的簇，或达到计算最大次数
A. pip
B. conda
C. docker
D. 源码编译
