A、FPGA
B、CPU
C、GPU
D、ASIC
答案：ABCD
A、FPGA
B、CPU
C、GPU
D、ASIC
答案：ABCD
A. 强化学习
B. 深度学习
C. 监督学习
D. 无监督学习
解析：随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面 面
A. 平滑处理
B. 特征构造
C. 聚集
D. 离散化
A. 2MB
B. 4MB
C. 16MB
D. 64MB
解析：正确
解析：正确
A. 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，也称为多分类器系统、基于委员会的学习等
B. 集成中只包含同种类型的个体学习器，如“决策树集成”，“神经网络集成”等，这样的集成是“同质”的
C. 集成中同时包含多种类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的，异质集成的个体学习器一般称为基学习器
D. 随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将指数级下降，最终趋向于零
解析：见算法解析
A. 竞争学习型
B. 增量学习型
C. 在线学习型
D. 匹配学习型
A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的
B. 两者都使用随机特征子集来创建中间树
C. 在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的
D. 无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores
A. 为了达成涟漪效应，必须尽可能的获取产品中的各种数据；
B. 涟漪效应通过记录产品中生成各类数据，并将这些数据用于优化机器模型；
C. 必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注，加入到模型训练中去，才能实现涟漪效应；
D. 搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式
解析：涟漪效应是在描述一个事物造成的影响渐渐扩散的情形，类似物体掉到水面上，所产生的涟漪渐渐扩大的情形。在经济学中有涟漪效应的例子，例如一个人支出的减少会造成其他人收入的减少，连带也使得他们可支出的金额减少。涟漪效应也用在计算机科学中，说明由于一个模组修改，造成其他模组也需随之修改的情形。
