在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

A. 与坐标轴平行$;$与坐标轴垂直$;$与坐标轴重合$;$过坐标原点

A. AdaBoost$;$随机森林$;$XGBoost$;$GBDT

A. 字符串$;$列表$;$元组$;$集合

A. 预处理$;$召回$;$排序$;$决策

A. Kmeans$;$决策树$;$支持向量机$;$KNN

A. 和$;$积$;$差$;$平均值

A. pytorch$;$numpy$;$pyecharts$;$json

A. 支持向量机复杂度主要与支持向量的数目有关 $;$ 支持向量机训练完成后，大部分的训练样本都不需保留，最终模型仅与支持向量有关 $;$SVM中划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见
示例的泛化能力最强. $;$ “异或”问题可能会导致空间中样本线性不可分