人工智能是解决机器（）的学科

卷积层的功能是对输入数据进行特征提取

卷积神经网络中的全连接层等价于传统前馈神经网络中的隐含层

卷积神经网络的输入层不可以处理多维数据

下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是：

下面关于k近邻的说法，正确的是：

以下方法不需要目标向量的是（ ）

以下说法正确的是（ ）。

以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？