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PCA(Principal Component Analysis)算法通过计算特征之间的相关性，以少量的特征表示具有较多特征的数据，降低多特征数据分析的复杂度

答案：A

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逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2242d.html
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交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，交叉熵越大说明两者之间越接近。
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在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( )
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Python字典中的“键”不允许重复
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下列关于词袋模型说法正确的是（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22404.html
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图像边缘检测中常用的边缘检测算子有哪些？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cf70-c021-5dd340f2240e.html
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人工智能是指能够像人一样进行感知、认知、决策和执行的人工程序或系统。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f22416.html
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使用列表对象的remove()方法可以删除列表中首次出现的指定元素，如果列中不存在要删除的指定元素则抛出异常。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22425.html
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在函数内部，既可以使用global来声明使用外部全局变量，也可以使用global直接定义全局变量。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f2243c.html
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以下关于机器学习描述正确的是?
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PCA(Principal Component Analysis)算法通过计算特征之间的相关性，以少量的特征表示具有较多特征的数据，降低多特征数据分析的复杂度

答案：A

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逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。
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在函数内部，既可以使用global来声明使用外部全局变量，也可以使用global直接定义全局变量。
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