在有监督学习中，我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习

A. 绝对百分比误差
$;$相似度
$;$二进制交叉熵损失
$;$误差平方损失

A. 支持向量机SVM$;$深度残差网络$;$卷积神经网络CNN$;$循环神经网络RNN

A. 无监督学习$;$多媒体学习$;$有监督学习$;$强化学习

A. 支持向量机$;$决策树$;$神经网络$;$线性回归

A. 样本数目$;$特征值$;$超参数$;$参数

A. var=var.to("cuda:0")、var=var.to("cuda:1")$;$var=var.to("cuda:1")$;$var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")$;$var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")