答案：A
解析：正确
A. 1，3，5，6
B. 1，2，4
C. 2，3，4，5，6
D. 所有项目
A. 曼哈顿距离
B. 切比雪夫距离
C. 欧式距离
D. 闵氏距离
解析：欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题。因为，数据点可以存在于任何空间，欧氏距离是更可行的选择。
A. 互信息
B. 最大熵
C. 卡方检验
D. 最大似然比
A. fastText
B. word2vec
C. BERT
D. CNN
解析：见算法解析
A. c=dict(zip(b,a))
B. c=dict(zip(a,b))
C. c=dict(list(a,b))
D. c=dict(list(b,a))
解析：见函数库
A. 增大惩罚参数C
B. 减小惩罚参数C
C. 减小核函数系数（gamma值）
D. 增大核函数系数（gamma值）
解析：
C值小时对误差分类的惩罚减小,当C趋于0时，表示我们不再关注分类是否正确，只要求margin越大，容易欠拟合。
A. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅
B. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数
C. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职
D. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额
A. 通用性
B. 准确性
C. 稳定性
D. 确定性
解析：人工智能系统稳定性技术重点逐步从数字域扩展到物理域。
