梯度下降算法的正确步骤是什么？
a.计算预测值和真实值之间的误差
b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
c.把输入传入网络，得到输出值
d.用随机值初始化权重和偏差
e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
（）

通过使用时间散点图绘制需要分析的时间序列，可以察看是否存在（）。

神经网络的拓扑结构可以分为（）。

数据统计有三大任务，分别是（）。

回归分析有很多种类，常见的有（）。

参数估计可以分为（）。

常见的聚类算法有（）。

线性回归的基本假设有哪些？

特征向量的归一化方法有哪些？

相关与线性关系，下列说法正确的是？

我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？