考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？

（）和（）是监督学习的代表，（）是无监督学习的代表。

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。这个说法正确吗？

下列关于bootstrap说法正确的是？

关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x是自变量，y是因变量。

假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：①如果数据量较少，容易发生过拟合。②如果假设空间较小，容易发生过拟合。关于这两句话，下列说法正确的是？

下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是？

（）和假设检验又可归结为统计推断的范畴，即对总体的数量特征做出具有一定可靠程度的估计和判断

数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来

当相关系数r=O时，说明()。

在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为()