A、最小二乘法是通过最小化预测值y和真实的y在训练数据上的误差来寻找最优解的方法$;$当自变量X的特征很多的时候，使用最小二乘法可以求得最优解$;$最小二乘法是通过求导来找出最优解，是一种迭代的方法$;$使用最小二乘法求最优解比梯度下降方法好
答案：A
A、最小二乘法是通过最小化预测值y和真实的y在训练数据上的误差来寻找最优解的方法$;$当自变量X的特征很多的时候，使用最小二乘法可以求得最优解$;$最小二乘法是通过求导来找出最优解，是一种迭代的方法$;$使用最小二乘法求最优解比梯度下降方法好
答案：A
A. LeNet
$;$AlexNet
$;$VGG
$;$ResNet
A. 巨型化$;$机器化$;$智能化$;$多媒体化
A. 循环神经网络$;$卷积神经网络$;$限制玻尔兹曼机$;$都不是
A. 是一种监督学习策略；$;$每个时刻只有一个竞争获胜的神经元被激活；$;$其他神经元的状态被抑制；$;$ART网络通过竞争型学习算法寻优；
A. 专家系统$;$分散控制$;$agent(艾真体)$;$互联网
A. 采用属性条件独立性假设$;$ 假设属性之间相互独立$;$ 为了避免条件概率是所以属性上的联合概率$;$ 假设属性之间是相关的
A. 智能语音$;$自然语言处理$;$模式识别$;$计算机视觉
A. 机器学习技术和计算实施技术$;$计算实施技术和语音识别技术$;$语音识别技术和机器视觉$;$机器视觉和机器学习技术
