目标检测的应用场景有（）

A. Encoder$;$transformer$;$Decoder$;$dropper

A. 剪枝$;$特征选取$;$数据清理$;$决策树生成

A. 1/4$;$1/2$;$4/7$;$2/3

A. 若λ=0，则等价于一般的线性回归$;$若λ=0，则不等价于一般的线性回归$;$若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零$;$若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大

A. 正确$;$错误

A. 30％$;$40%$;$50%$;$60%

A. k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度 $;$选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本 $;$选择合适的 k 值，能减小验方差 $;$k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力

A. ping$;$route$;$netstat$;$ifconfig