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
（）

A. 扩展现实技术$;$区块链技术$;$数字孪生技术$;$云计算

A. 特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。

A. 学习程序自己形成和评价概念，没有教师$;$学习程序在教师监督下形成和评价概念$;$学习程序有时需要教师，有时不需要教师，以形成和评价概念$;$以上说法都不对

A. 对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型$;$尝试使用在线机器学习算法$;$使用 PCA算法减少特征维度

A. 样本生成$;$样本管理$;$样本筛选$;$样本标注

A. 容易计算$;$单向性$;$需要加密处理$;$抗碰撞性

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 $;$子树可能在决策树中重复多次 $;$决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 $;$寻找最佳决策树是NP完全问题

A. 采集、探索、加工、验证、建模、报告$;$采集、探索、加工、建模、验证、报告$;$探索、采集、加工、验证、建模、报告$;$探索、采集、加工、建模、验证、报告