A、echo
B、output
C、print
D、console.log
答案：C
A、echo
B、output
C、print
D、console.log
答案：C
A. 效果评估
B. 建立模型
C. 损失函数
D. 参数学习
解析：见算法解析
A. 随机填补是在均值填补的基础上加上随机项
B. 通过增加缺失值的随机性来改善缺失值分布过于集中的缺陷
C. 可采用贝叶斯 Bootstrap 方法
D. 以上说的都不对
解析：两者损失函数不同。逻辑回归输出层包含了Sigmoid非线性函数，其损失函数对Sigmoid函数之前的线性输出Z的偏导数，与线性回归的损失函数对线性输出Z的偏导数一样
A. 人工程序
B. 神经网络
C. 训练算法
D. 历史数据
解析：正确
A. 词袋模型可以忽略每个词出现的顺序
B. 词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序
C. TensorFlow支持词袋模型
D. 词袋模型可以表出单词之间的前后关系
解析：基础概念理解
A. 可分析性
B. 可复现性
C. 可解释性
D. 可重构性
解析：虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏可解释性，其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。
