常见的特征选择方法有哪几类（）
A. 过滤式
B. 包裹式
C. 嵌入式
D. 指定式
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已知A、B、C均为m阶矩阵，则下列式子一定成立的是（）。
A. A + B = B + A
B. AB = BA
C. A(B+C) = AB + AC
D. (A+B)^2 = A^2 + 2AB + B^2
解析：矩阵乘法不满足乘法交换律
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经过全面训练的计算机视觉模型可以开展对象的（），具有更强大的特征学习和表示能力
解析：主要应用
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使用docker stop 可以停止容器
解析：解析：stop表示停止
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选择正确的()是最近邻方法中最重要的一步。
A. 训练集
B. 测试集
C. 验证集
D. 预测集
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以下不能创建字典的语句是（）
A. dict1={{＇apple＇},5}
B. dict2={＇apple＇: (1,2,3)}
C. dict3={[1,2,3],＇apple＇}
D. dict4={(1,2,3),＇apple＇}
解析：见函数库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22401.html
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不确定性类型按性质可分哪些？
A. 随机性
B. 模糊性
C. 不完全性
D. 不一致性
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在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。
A. 每个主分量的方差
B. 每个主分量的标准差
C. 每个主分量的方差贡献率
D. 每个主分量的贡献率
解析：在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为每个主分量的方差贡献率。
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决策树属于机器学习的相关算法。
解析：决策树,是一种有监督分类算法。在决策树算法中,需要先构建一个树形结构,其中每个结点都代表某一特征值的一种结果,故命名为决策树。决策树是机器学习中的一个重要分类方法。正确
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循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难
A. ①③④
B. ①②③
C. ①③④
D. ①②④
解析：循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d6f0-c021-5dd340f22418.html
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