在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)

A. list.append(obj1,obj2)

B. list.append([obj1,obj2])

C. list.extend(obj1,obj2)

D. list.extend([obj1,obj2])

A. 多核 CPU 加速

B. 分布式

C. 多语言

D. 多平台

A. 2016

B. 2017

C. 2018

D. 2019

A. 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法

B. 梯度反方向是函数值下降最快方向

C. 梯度方向是函数值下降最快方向

D. 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数

A. 监督

B. 非监督

C. 识别

D. 检测

A. 等价

B. 互不相容

C. 相互独立

D. 相互对立

A. 评估

B. 导出

C. 输出

D. 导入