强化学习的基础模型是（）模型

A. Dictvectorzier

B. pandas

C. OneHotEncoder

D. CountVectorizer

A. 只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数；

B. 核函数选择作为支持向量机的最大变数；

C. 核函数将影响支持向量机的性能；

D. 核函数是一种降维模型；

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。

B. 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。

C. 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。

D. 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。

A. b=a[:2]

B. b=a[::2]

C. b=a[1:3]

D. b=a[0:3]

A. K-means

B. SVR

C. DBSCAN

D. 以上都是

A. for i in range(3):  
print(i)

B. aList = [0,1,2] 
for i in aList:  
print(i+1)

C. i = 1 
while i< 3: 
print(i)  i+=1

D. for i in range(3):  
print(i+1)