Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？

A. 损失函数$;$指数函数$;$三角函数$;$激活函数

A. Encoder$;$transformer$;$Decoder$;$dropper

A. NFS$;$Wine$;$Samba$;$Iread

A. 分类和计算$;$清洗和处理$;$辨识和分类$;$存储和利用

A. 精度与错误率的和为1$;$精度与错误率都可以反映模型的好坏$;$精度与错误率都可以用概率密度函数表示$;$精度是评价模型的唯一标准

A. 语义分割$;$实例分割$;$全景分割$;$像素分割

A. 如果原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维特征空间使样本可分 $;$ 某个核函数使训练集在特征空间中线性可分，可能原因是欠拟合 $;$ “软间隔”允许某些样本不满足约束$;$正则化可理解为一种“罚函数法

A. KNN$;$Logisti Regression$;$k-means$;$SVM

A. 对数几率回归是一种分类学习方法 $;$对数几率回归无需事先假设数据分布 $;$ 对数几率回归是可得到近似概率预测 $;$ 对数几率回归任意阶可导的凸函数