答案：A
解析：正确
答案：A
解析：正确
解析：正确
A. 逆强化学习
B. 时序差分学习
C. 蒙特卡罗强化学习
D. 模仿学习
解析：在现实的强化学习任务中，环境的转移概率、奖赏函数往往很难得知，甚至很难知道环境中一共有多少状态，若学习算法不依赖于环境建模，则称为“免模型学习”，包括蒙特卡罗强化学习和时序差分学习
A. 监督学习
B. 非监督学习
C. 强化学习
D. 弱化学习
A. K-Means聚类法对噪声和离群点敏感
B. K-Means聚类法对变量的要求比较高
C. 由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。
D. 应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数
解析：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。
A. 训练集
B. 测试集
C. 验证集
D. 预测集
A. 3
B. 9
C. 80
D. nan
解析：见算法解析
A. onehot
B. twohot
C. onecold
D. twocold
解析：独热编码的英文是onehot
A. meta文件
B. data文件
C. index文件
D. json文件
解析：主要应用
A. FPN特征
B. RPN结构
C. 正负样本采样
D. Loss
解析：见算法解析
A. 特征升维
B. 特征降维
C. 防止过拟合
