word2vec包含两个经典模型，（）和（）。

A. 计算图$;$链式法则$;$代价函数$;$高阶微分

A. 频繁模式挖掘$;$分类和预测$;$数据预处理$;$数据流挖掘

A. 随机森林
$;$ 逻辑回归
$;$ SVM
$;$ GBDT

A. 读入数据$;$拆分样本集合$;$训练样本集乱序$;$生成批次数据

A. 一种竞争学习型的无监督神经网络$;$将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构$;$SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重$;$输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间

A. 支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题$;$支持向量机只能用于线性可分的分类问题$;$支持向量机可用于回归问题$;$核函数的选择对支持向量机的性能影响较大

A. 基于脑电波神经网络$;$基于脉冲神经网络$;$基于脑回路神经网络$;$基于类脑神经网络