对模型进行超参数优化，详尽搜索指定参数的估计值使用（）函数。

下列说法正确的是（）。

学习率对机器学习模型结果会产生影响，通常希望学习率（）。

当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是（）。

下列算法中不属于外推法的是（）。

多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（）。

与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-based methods）使用多学习器，而学习器之间的分歧（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。（）是此类方法的重要代表。

检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。

数据清洗的方法不包括（）。

假设你需要调整参数来最小化代价函数（costfunction），会使用（）技术。

如果自变量X和因变量Y之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。则以上说法（）。