答案：B
答案：B
解析：EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计.
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小
D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
解析：线性回归基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
A. 50
B. 1
C. 26
D. 2
解析：在队列中，队尾指针rear与队头指针front共同反映了队列中元素动态变化的情况。在循环队列中，用队尾指针rear指向队列中的队尾元素，用队头指针front指向队头元素的前一个位置，因此从队头指针front指向的后一个位置直到队尾指针rear指向的位置之间所有的元素均为队列中的元素。由循环队列的动态变化的过程可以看出，当循环队列满或空时有front=rear，题目中又成功将一下元素入队，所以只有可能是队列为空，此时队列有一个元素。
A. Bagging
B. Boosting
C. 堆叠
D. 以上都不正确
A. join
B. concat
C. split
D. unstack
A. 卷积神经网络
B. 网络神经
C. 识别神经
D. 图像神经
A. 贝叶斯网
B. 拉普拉斯网
C. 帕斯卡网
D. 塞缪尔网
解析：见算法解析
A. 计算机科学
B. 心理学
C. 哲学
D. 数学
解析：人工智能所涉及的学科有哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学等
A. 算法提升
B. 工具体系
C. 开发流程
D. 模型管理
解析：人工智能工程化聚焦工具体系、开发流程、模型管理全生命流程的高效耦合。
解析：应加大学习率
