下面关于k近邻的说法，正确的是：
A. 根据特征向量X计算样本之间的相似性，选择离中心点最相似的k个样本$;$k近邻既可以用于分类，也可以用于回归$;$k近邻用于分类时，对于新的样本，计算离其最近的k个样本的平均值，作为新样本的预测值$;$k近邻用于分类时，对于新的样本，根据其k个最近邻样本的类别，通过多数表决的方式预测新样本的类别
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知识图谱以结构化的形式，描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关系。
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数据挖掘的实质是知识发现的过程，总是我类说，知识发现分为（）3个步骤。
A. 数据预处理$;$异常记录$;$规律寻找$;$知识表示
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强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。
A. 逆强化学习$;$时序差分学习$;$蒙特卡罗强化学习$;$模仿学习
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下属模型是一阶段网络的是（）
A. YOLOv2$;$rcnn$;$fast-rcnn$;$faster-rcnn
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当在内存网络中获得某个内存空间时，通常选择读取矢量形式数据而不是标量，这里需要的哪种类型的寻址来完成
A. 基于内容的寻址$;$基于位置的寻址$;$都不行$;$都可以
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前馈神经网络由（）、（）、（）构成？
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关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（）。
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象$;$K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念$;$K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
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设z=xyz+z^2+5，则u在点M(0,1,-1)处的梯度是（）。
A. (0,2,-2)$;$(1,0,2)$;$(-1,1,0)$;$(-1,0,-2)
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数字孪生技术在应用领域的扩展需求将从军工、航天领域转为商用领域。
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