英语重视哪两个问题的区分?()

A. 过滤器$;$滑动窗口$;$筛选器$;$扫描器

A. 算法适应性强$;$更好的平衡精度$;$可迁移学习$;$数据需求少

A. -rw-r----- , -r--------;$;$: -rw-r--r-- , -r--r--r--$;$. -rw-r--r-- , -r--------$;$. -rw-r--rw- , -r-----r--

A. 理解别人讲的话$;$对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑$;$自动程序设计$;$机器翻译

A. 关系$;$逻辑$;$分析$;$决策

A. 逆强化学习$;$时序差分学习$;$蒙特卡罗强化学习$;$模仿学习

A. 特征稠密$;$特征稀疏$;$能够表征词与词之间的相互关系（相似度计算）$;$泛化性更好,支持语义运算sim

A. 熵越大，不确定性越大，信息量也就越大$;$信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大$;$Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错$;$熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性

A. 正向推理 $;$反向推理 $;$双向推理

A. RepeatedKFold$;$KFold$;$LeaveOneOut