答案：A
A. 新型病毒的分析判断
B. 精确预测股票价格
C. 个人消费习惯分析及预测
D. 天气情况预测
A. 主成分分析PCA
B. 线性判别分析LDA
C. AutoEncoder
D. 矩阵奇异值分解SVD
E. 最小二乘法LeastSquares
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. （-1，0）
B. （0，1）
C. （-1，1）
D. （-0.5，0.5）
A. 圆形分布
B. 螺旋分布
C. 带状分布
D. 凸多边形分布
解析：基础概念
A. bool([ ]) & bool(1)
B. bool([ ]) | bool(1)
C. bool([ ]) && bool(1)
D. bool([ ]) or bool(1)
解析：按照逻辑真值判断即可, 注意C项存在语法错误, 没有输出结果
A. 农业
B. 教育
C. 金融
D. 以上全部应用
A. Transformer
B. Sel-Attention模块
C. RNN循环连接
D. 文本卷积
解析：见算法解析
A. 计算量大
B. 数据量大
C. 效率要求高
D. web爬虫
