12.描述主成分分析的主要步骤。

正确答案：答：(1)数据标准化。(2)计算协方差矩阵,求协方差的特征值和特征向量。(3)将特征值按照从大到小的顺序排序,选择其中最大的k个,然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。(4)将样本点投影到选取的特征向量上。

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34.关于CNN,以下结论正确的是( )

33.以下关于深度网络训练的说法正确的是( )

32.增加以下哪些超参数可能导致随机森林模型过拟合数据( )(1).决策树的数量;(2).决策树的深度;(3).学习率。

31.以下哪种方法会增加模型的欠拟合风险( )

30.假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据，使用岭回归，调试正则化参数λ，来降低模型复杂度。若λ较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是（）

29.梯度下降算法的正确步骤是什么( )(1)计算预测值和真实值之间的误差(2)迭代更新,直到找到最佳权重(3)把输入传入网络,得到输出值(4)初始化随机权重和偏差(5)对每一个产生误差的神经元,改变相应的(权重)值以减小误差

28.如右图所示有向图,以下陈述正确的有( )

27.多层感知机方法中,可用作神经元的非线性激活函数( )

26.过拟合现象中( )

25.PCA在做降维处理时,优先选取哪些特征( )