()的目的是构造出新特征。

A. GNU＇sNot%d%%＇ % ＇UNIX＇$;$＇GNU＼＇sNot%d%%＇ % ＇UNIX＇$;$＇GNU＇sNot%s%%＇  % ＇UNIX＇$;$＇GNU＼＇sNot%s%%＇ % ＇UNIX＇

A. 业务需求边界的确认十分关键$;$特征工程阶段结束后就不需要再进行数据处理了$;$应该根据实际情况选择合适的算法$;$模型效果不好需要从多个环节进行综合考察迭代

A. 多分类学习&;&对数几率回归&;&线性判别分析&;&多分类学习

A. 根据内容检索$;$建模描述$;$预测建模$;$寻找模式和规则

A. 图像复原$;$图像分割$;$图像分析$;$A、B和C

A. for a in range(10):   
time.sleep(10)$;$while 1<10: 
time.sleep(10)$;$while True:
break$;$a = [3,-1,＇,＇]
for i in a[:]:   
if not a:       
break

A. 符号主义$;$联结主义$;$行为主义$;$仿生主义

A. k-means$;$线性回归$;$神经网络$;$决策树