()的出现，使研究无限假设空间的复杂度成为可能。

A. 降维过程中可以保留原始数据的所有信息。
$;$ 多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变。
$;$ 线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据。
$;$ 核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失。

A.
回归$;$二分类$;$多分类$;$目标检测

A. 1.2.3$;$1.3.4$;$2.3.4$;$1.2.3.4

A. pause$;$cat$;$more$;$grep

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. 归一化$;$白化$;$数据增强$;$批量归一化

A. AlexNet 是一个八层的卷积神经网络&;&卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值&;&目标检测网络 SSD 的网络结构中包含卷积层&;&典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成

A. echo$;$output$;$print$;$console.log