假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：

A. 经过池化的特征图像变小了
$;$池化操作采用扫描窗口实现
$;$池化层可以起到降维的作用
$;$常用的池化方法有最大池化和平均池化

A. 删除含有异常值的记录$;$将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理$;$用平均值来修正$;$保留异常值

A. 卷积可视化解释$;$反向传播算法$;$非线性激活函数$;$深度神经网络

A. paddle.vision.datasets.MNIST$;$paddle.optimizer.SGD$;$paddle.nn.Linear$;$paddle.nn.functional.Linear

A. 手工$;$智能$;$自动$;$动态

A. 传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来$;$传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题$;$机器学习中模型的映射关系是自动学习的$;$机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的

A. ③④$;$①②$;$①③$;$②④

A. 2$;$3$;$5$;$6注：（已导入numpy库）import numpy as np

A. 决策树$;$ 神经网络$;$贝叶斯决策论$;$支持向量机