以下选项中能提升神经网络模型计算效率的是（）。

A. 最小$;$最快$;$最大$;$最明显

A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布$;$基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布$;$多重共线性会使得参数估计值方差减小$;$基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项

A. 分类分数$;$最大边长度$;$面积$;$nan

A. Numpy$;$Theano$;$Caffe$;$MXNet

A. 降维过程中可以保留原始数据的所有信息。
$;$ 多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变。
$;$ 线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据。
$;$ 核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失。

A. TF-IDF$;$TextRank$;$SSA$;$LDA

A. 布尔型 $;$整型 $;$字符串型 $;$浮点型

A. 概率论$;$统计学$;$逼近论$;$凸分析

A. 确定分析维度$;$跑决策树分析$;$修剪决策树$;$收集数据