主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。

A. 参数估计$;$逻辑分析$;$方差分析$;$回归分析

A. 变形$;$预处理$;$特征提取$;$扭曲

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别$;$数据越详细,粒度就越小,级别也就越高$;$数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高$;$粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量

A. merge$;$concat$;$pivot$;$pivot_table

A. Docker 采用经多次小变更积攒到一起，一次提交进镜像的方式$;$Docker 容器不可以脱离底层硬件，随时随地获取应用资源$;$可以在一台主机上创建轻量级的、可移植的、自给自足的容器$;$通过容器打包应用程序进入镜像，增加了工作量，使工作更繁琐

A. 对比学习$;$强化学习$;$迁移学习$;$深度学习