深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

A. 监督学习$;$非监督学习$;$强化学习$;$线性回归

A. 1-范数$;$2-范数$;$∞-范数$;$矩阵范数

A. 计算智能、感知智能、认知智能$;$感知智能、认知智能、计算智能$;$计算智能、认知智能、感知智能$;$认知智能、计算智能、感知智能

A. 指数损失函数$;$均方损失函数$;$对数损失函数$;$Hinge 损失函数

A. 根据特征向量X计算样本之间的相似性，选择离中心点最相似的k个样本$;$k近邻既可以用于分类，也可以用于回归$;$k近邻用于分类时，对于新的样本，计算离其最近的k个样本的平均值，作为新样本的预测值$;$k近邻用于分类时，对于新的样本，根据其k个最近邻样本的类别，通过多数表决的方式预测新样本的类别