A、不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多$;$ 网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构$;$深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关$;$网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长
答案：C
A、不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多$;$ 网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构$;$深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关$;$网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长
答案：C
A. 深度学习$;$人机交互$;$机器学习$;$智能芯片
A. cross_val_score$;$cross_val%$;$val_score$;$cross_score
A. C4.5$;$kNN分类$;$Adaboost$;$k-means
A. python不区分大小写$;$set不是python数据类型$;$tuple和list不可以定义为空$;$python可以在Linux系统运行
A. 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量
