将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？()

A. 标准化

B. 平滑处理

C. 特征构造

D. 聚集

A. LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸

B. LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的，即训练过程中记住重要信息

C. 与RNN相比，LSTM中引入更多参数，所以其训练周期更久

D. LSTM中使用Sigmoid实现门限控制，而用TanH实现数据处理

A. 集成学习一定能提升个体学习器的性能

B. Bagging 方法中，个体学习器之间彼此独立

C. Boosting 是一种重视错误样本的学习方法

D. Boosting 方法中，个体学习器存在强依赖

A. 首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法

B. 在应用监督式学习算法之前，可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

C. 在应用监督式学习之前，不能创建聚类

D. 在应用监督式学习算法之前，不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

A. 精确率

B. 召回率

C. ROC

D. AUC