在K-mean或Knn中，是采用哪种距离计算方法？

每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的（）

关于神经网络的说法中，正确的是（）

1x1卷积的主要作用是

xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度

主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。

梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值（）的情况下

欠拟合会出现高（）问题

过拟合会出现高（）问题

（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

无监督学习常常被用于（），用于在大量无标签数据中发现些什么。