正则化通过向损失函数增加惩罚项的方式对模型施加制约，以提高模型的泛化能力

A. 网络$;$计算$;$存储$;$应用核心能力

A. 最小二乘法可以求解线性回归问题$;$梯度下降法可以求解线性回归问题$;$利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解$;$学习率是梯度下降法的重要参数

A. 错误数据$;$虚假数据$;$异常数据$;$缺失数据

A. abcde
$;$edcba
$;$cbaed
$;$dcaeb

A. 梯度下降 $;$梯度爆炸$;$ 梯度消失 $;$梯度扩散

A. 评估$;$导出$;$输出$;$导入

A. 正确$;$错误

A. 序列中的元素是无关的$;$序列中的元素蕴含着顺序的规律$;$序列中的元素都是随机出现的$;$序列中的元素都来自同一个数据源