下列关于启发函数的描述正确的是() A. 启发函数可以替代评价函数B. 启发函数用来估计连接结点[1]的边之间的距离C. 启发信息通常被形式化为一个关于结点的函数h(n),其用于估计结点n距离达成目标还需付出所少的代价,这个函数往往被称为启发函数D. 对于边缘集合中的任意结点n,函数fn(n)决定了搜索算法扩展结点n的优先度,这个函数被称为启发函数

下列哪一项属于AdaBoosting的核心问题() A. 在每个弱分类器学习过程中,如何提高在上一轮中被错误分类样本的权重,即关注目前尚未被正确分类的样本B. 如何设计神经网络结构,提升模型性能C. 如何采用更强的单一分类器,从而实现精度的提升D. 如何选择弱分类器,从而使分类器之间有效配合

利用深度学习[1]的图像分类[2]主要属于以下哪种人工智能方法() A. 用数据学B. 其他选项都不对C. 用规则教D. 用问题引导

利用深度学习[1]的图像分类[2]主要属于以下哪种人工智能方法() A. 用问题引导B. 其他选项都不对C. 用规则教D. 用数据学

无监督学习的数据来源() A. 一次性给定的无标注信息B. 序列交互中不断的反馈C. 环境应答D. 一次性给定的含标注信息

以下哪种方法属于监督学习方法（） A. 回归分析B. 支持向量机C. 提升算法（boosting）D. 对比学习

下列哪项不是蒙特卡洛树搜索算法的步骤() A. 反向传播B. 推断C. 扩展D. 模拟

下列哪项不是启发式搜索算法A.广度优先搜索算法 B.A*算法C.贪婪最佳优先搜索算法D.深度优先搜索[1]算法

下列哪项属于常见的激活函数（） A. 多层感知机B. sigmoidC. 评估函数D. 神经元

下列哪几项是保证形式化系统的有效性,需要其具备的性质() A. 完备性B. 一致性C. 可训练性D. 随机性

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