特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。

下列有监督学习算法中可解决回归问题的算法包括

下列有监督学习算法中可解决分类问题的算法有

需要循环迭代的算法有（）。

从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。

k-means机器学习算法是无监督学习算法

Glove可使用ngram、subword等细粒度信息。

fasttext利用了全局范围的词相关性。

embedding就是独热。

asttext利用了全局范围的词相关性。

多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？