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- 1.贝叶斯网络的同义词包括：（）。 选项：A：神经网络B：概率网络C：信念网络D：因果网络
- 2.贝叶斯网络的同义词包括： 选项： A、信念网络 B、因果网络 C、 计算机网络 D、神经网络 E、 概率网络 F、社交网络
- 3.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：? Neural network神经网络Causal network因果网络Probabilistic network概率网络Belief network信念网络
- 4.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：? Probabilistic network概率网络Belief network信念网络Social network社交网络Causal network因果网络
- 5.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：选项： A:Belief network信念网络; B:Causal network因果网络; C:Computer network计算机网络; D:Neural network神经网络; E:Probabilistic network概率网络; F:Social network社交网络
- 6.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：? Computer network计算机网络Belief network信念网络Causal network因果网络Probabilistic network概率网络
- 7.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：? Probabilistic network概率网络Computer network计算机网络Neural network神经网络Belief network信念网络
- 8.The synonyms of Bayesian networks include:贝叶斯网络的同义词包括：选项： A:Belief network信念网络; B:Causal network因果网络; C:Computer network计算机网络; D:Neural network神经网络; E:Probabilistic network概率网络; F:Social network社交网络
- 9.关于贝叶斯网络，以下说法正确的是：（ ）选项： A:贝叶斯网络是有向无环图模型 B:贝叶斯网络是无向有环图模型 C:贝叶斯网络又称信念网络 D:贝叶斯网络是一种概率图模型
- 10.属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、深度残差网络C、卷积神经网络 CNND、循环神经网络 RNN
- 11.不属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、循环神经网络 RNNC、深度残差网络D、卷积神经网络 CNN
- 12.下列哪一个不是神经网络的代表（） 选项： A:卷积神经网络$;$递归神经网络$;$残差网络$;$xgboost算法 B:卷积神经网络$;$递归神经网络$;$残差网络$;$xgboost算法 C:卷积神经网络$;$递归神经网络$;$残差网络$;$xgboost算法 D:卷积神经网络$;$递归神经网络$;$残差网络$;$xgboost算法
- 13.下面有关贝叶斯网络认识错误的是( )。 选项： A: 叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足 B: 贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数( ) C: 贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定,不需要样本训练 D: 贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值,可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法
- 14.下面有关贝叶斯网络认识错误的是？选项： A:贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。; B:贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。; C:贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。; D:贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
- 15.下面有关贝叶斯网络认识错误的是？ 选项： A:贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。; B:贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。; C:贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。; D:贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
- 16.下面有关贝叶斯网络认识错误的是( )。 选项： A:叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足 B:贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数(条件概率表) C:贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定,不需要样本训练 D:贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值,可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法
- 17.下列用语哪些是真正用于机器学习的人工神经网络？ 选项： A、 贝叶斯网络 B、 卷积神经网络 C、 深度自动编码器 D、 长短期记忆 E、 无线网络 F、 生成对抗网络
- 18.下列哪一个不是神经网络的代表 选项： A:卷积神经网络 B:递归神经网络 C:残差网络 D:xgboost算法
- 19.下列哪种方法可以直接应用于自然语言处理的任务 选项： A:循环神经网络 B:卷积神经网络 C:主成分分析（PC D: E:贝叶斯网络 F:nan
