对零次数据进行初步加工，不包括()

A. K均值一般会聚类所有对象，但DBSCAN会丢弃被它识别为噪声的对象
$;$当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差
$;$K均值可以用于高维的稀疏数据，DBSCAN则通常在此类数据上性能很差$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，但DBSCAN会合并有重叠的簇

A. 线性回归$;$深度残差网络$;$卷积神经网络CNN$;$循环神经网络RNN

A. 网格结构$;$数组结构$;$序列结构$;$表格结构

A. 函数在某点的极限存在的充要条件是在该点左极限及右极限均存在且相等$;$函数在某点处解析指函数在该点及其领邻域内处处可导，解析函数的导数不一定是解析的$;$函数可导不一定连续；不可导的函数一定不连续；存在处处可导但处处不连续的函数$;$函数f(x)在x0处可导的充要条件是x在x0处的左右导数都存在且相等

A. 循环神经网络$;$卷积神经网络$;$限制玻尔兹曼机$;$都不是

A. 曲线性的$;$正态性的$;$非线性的$;$离散性的

A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比$;$信息增益与训练数据集的经验熵之比$;$信息增益与训练数据集的条件熵之比$;$信息增益与训练数据集的交叉熵之比