答案：A
答案：A
A. 谓语与非谓语
B. 可数名词与不可数名词
C. 冠词与数词
D. 单复数
解析：见算法解析
A. a
B. b
C. c
D. true
A. 字符应该视为长度为1的字符串
B. 字符串以＼0标志字符串的结束
C. 既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
D. 在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
A. 规范监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 神经网络学习
解析：机器学习标准分为规范监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价。
A. true
B. false
A. 残差均值总是为零
B. 残差均值总是小于零
C. 残差均值总是大于零
D. 以上说法都不对
解析：线性回归分析中，目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。
B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
A. 情感分析
B. 问答系统
C. 机器翻译
D. 所有选项
解析：深度学习可以用来解决上述所有NLP问题。
A. 正态分布具有集中性和对称性
B. 正态分布的均值和方差能够决定正态分布的位置和形态
C. 正态分布的偏度为0，峰度为1
D. 标准正态分布的均值为0，方差为1
