Python3 中 5/2 的结果是？

在有监督学习中，我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习

如果SVM模型欠拟合，可以通过减小核系数(gamma参数)来改进模型

基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform

循环神经网络BPTT算法，A同一个权重参数，在每个时刻上，都调整一次

N-gram模型中，N指的是忽略距离大于n的上文词的影响，N越大时。模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大

经过权值和阈值不断迭代调整的过程，就是网络的学习与训练过程

聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。

强化学习在某种意义上可看作具有“延迟标记信息”的监督学习问题。

预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。__

多变量决策树亦称为斜决策树。__