A、k-means
B、线性回归
C、svm
D、逻辑回归
答案：ABD
解析：支持向量机（SVM）从数据中找出一个数据的分割超平面。将两个类别的数据完全分割开，并且在模型构建的过程中，保证分割区间最大化,无迭代循环
A、k-means
B、线性回归
C、svm
D、逻辑回归
答案：ABD
解析：支持向量机（SVM）从数据中找出一个数据的分割超平面。将两个类别的数据完全分割开，并且在模型构建的过程中，保证分割区间最大化,无迭代循环
A. 变量不必事先声明
B. 变量无须先创建和赋值而直接使用
C. 变量无须指定类型
D. 可以使用del释放资源
A. 平滑处理
B. 特征构造
C. 聚集
D. 标准化
E. 离散化
A. -1
B. (1,)
C. ([],[1])
D. ([{‘a’:1}],[‘b’,1])
解析：以下不是tuple类型的是（1）。
解析：目前，数字孪生在各领域相关实践中常用的关键技术很多，比如知识和数据驱动的融合建模技术、高性能计算技术、虚拟化和容器技术、深度学习和人工智能技术和 3D 建模技术等等。此外，由于电力系统的特殊性，数字孪生在电力系统中的应用还需依靠数字化交付技术和中台技术。
A. 进行正确感知
B. 评价智能体在环境中的行为表现
C. 财务分析
D. 进行自我学习与自我优化
A. 语言建模任务指的是给定前一个单词去预测文本中的下一个单词。
B. 可能是比较简单的语言处理任务，具体的实际应用场景包括：智能键盘 、电子邮件回复建议、拼写自动更正等。
C. 比较经典的方法基于 n-grams。
D. 不可使用平滑处理不可见的 n-grams。
A. 参数估计
B. 概率估计
C. 极大似然估计
D. 分布估计
A. 以竞技水平玩德州扑克游戏
B. 打一场像样的乒乓球比赛
C. 在Web上购买一周的食品杂货
D. 在市场上购买一周的食品杂货
A. 平滑处理
B. 特征构造
C. 聚集
D. 离散化
