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单选题
若网络结构已知，即属性间的依赖关系已知，则贝叶斯网的学习过程相对简单，只需通过对训练样本"计数"。
单选题
当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。
单选题
XGBoost使用了一阶和二阶偏导，二阶导数有利于梯度下降的更快更准。使用泰勒展开取得二阶倒数形式， 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析。
单选题
k近邻法对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点，然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。
单选题
感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。
单选题
K近邻算法的目标是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识。
单选题
步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。
单选题
1986年，Hinton等人提出了长短期记忆模型（LSTM）。
单选题
从被触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为可触发规则。（F）
单选题
不利用与问题有关的求解知识，按照某种固定的方法扩展节点的搜索方法，称为启发式搜索方法。（F)
