答案:A
A. 1
B. 2
C. 10
D. 7
A. merge
B. concat
C. pivot
D. pivot_table
解析:Pivot、pivot_table方法可用于数据透视
A. 欠拟合
B. 模型很棒
C. 过拟合
A. 降低特征维度
B. 增加样本数量
C. 添加正则项
D. 增加特征维度
A. 参数分析
B. 逻辑分析
C. 假设分析
D. 相关分析
A. 边缘检测技术
解析:见算法解析
A. 增大惩罚参数C的值
B. 减小惩罚参数C的值$;$减小核系数(gamma参数)
A. 执行器
B. 评价器
C. 泛化器
D. 实验生成器
A. 日常生活中,收入预测可以作为线性回归问题来解决
B. 商品库存预测,是一种典型的有监督学习方法
C. 常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归
D. 线性回归是简单的方法 "