基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform

A. echo$;$output$;$print$;$console.log

A. sigmoid$;$relu$;$tanh$;$skip

A. 有监督
$;$无监督
$;$半监督
$;$都不是

A. 1$;$Null$;$-1$;$0

A. continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件$;$遍历循环中的遍历结构可以是字符串、文件、组合数据类型和range()函数等$;$Python通过for、while等保留字构建循环结构$;$continue用来结束当前当次语句，但不跳出当前的循环体

A. 计算速度快$;$节省空间$;$无冗余$;$高吞吐量

A. 顺序模型$;$循环模型$;$分析模型$;$挖掘模型

A. 1$;$2$;$3$;$nan