现代人工智能把预测简化为一个数学函数，使之可以在机器上通过算法实现。在利用钻石的重量进行价格预测时，可以将问题抽象为模型 y=kx+b，其中需要机器学习的参数有（）。

决策树在机器学习中主要用于（）任务。

在人工智能项目中，数据预处理的主要目的是（）。

在机器翻译中，（）技术不是常用的。

当希望机器人进行快速运动而选定电动机时，选择（）的电动机比较好。

在图像分类任务中，softmax函数通常用于（）。

为了避免混淆，十六进制数在书写时常在后面加字母（）。

K-means算法中的K代表（）。

关于计算机系统硬件，说法不正确的是（）。

神经网络中最基本的成分是()模型。

不同的实体是根据（）区分的。