A、训练集
B、测试集
C、验证集
D、预测集
答案：A
A、训练集
B、测试集
C、验证集
D、预测集
答案：A
A. 线性变换
B. 非线性变换
C. 拉布拉斯变换
D. z变换
解析：主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。
A. 2*3的数组
B. 1*1的数组
C. 3*2的数组
D. 以上都不对
A. *i
B. 3_1
C. AI!
D. Templist
A. 最优
B. 一般
C. 满意
D. 最坏
A. “自底向上”的聚合策略
B. “自底向上”的分拆策略
C. “自顶向下”的聚合策略
D. “自顶向下”的分拆策略
解析：见算法解析
A. 平滑处理
B. 标准化
C. 特征构造
D. 去除虚假数据
A. 20世纪50年代
B. 20世纪70年代
C. 20世纪80年代
D. 2006年
解析：人工智能发展历程中第二次热潮是20世纪80年代算法应用升级。
A. 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()
B. 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，在无参数和自变量时可省去圆括号
C. 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明
D. 函数内容以冒号起始，并且缩进。
