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第6题
关于牛顿-拉夫逊算法描述正确的是（)。
A.牛顿-拉夫逊算法是目前求解非线性方程最好的一种方法
B.牛顿-拉夫逊算法是迭代法，是逐次逼近的方法
C.修正方程是它的线性方程，它的线性化体现在把非线性方程按照泰勒级数展开，并略去高次项
D.用牛顿-拉夫逊解题时，初始值要求严格，逼近真值，否则迭代不收敛
第8题
合成数（composite number)法，是消除图算法岐义性的一种通用方法。首先，在顶点的标识之间约定
合成数(composite number)法，是消除图算法岐义性的一种通用方法。首先，在顶点的标识之间约定某一次序。比如，顶点标识为整数或字符时，可直接以整数或字符为序;对于字符串等标识，不妨按字典序排列。于是，若边(v，u)权重为w，则对应的合成数取作向量：(w，min(v，u)，max(v，u))。如此，任何两条边总能明确地依照字典序比较出大小。
试在6.11.5节Prim算法和6.12.2节Dijkstra算法中引入这一方法，以消除其中的歧义性。
第9题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明：()
A.干扰机器识别图像的新方法
B.新算法助机器学习抵抗干扰
C.机器学习是人工智能的核心
D.机器学习大数据训练的方法
