普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题，所以现在在自然语言处理领域，一般会使用LSTM网络模型。

通过使用时间散点图绘制需要分析的时间序列，可以察看是否存在（）。

神经网络的拓扑结构可以分为（）。

数据统计有三大任务，分别是（）。

回归分析有很多种类，常见的有（）。

参数估计可以分为（）。

常见的聚类算法有（）。

线性回归的基本假设有哪些？

特征向量的归一化方法有哪些？

相关与线性关系，下列说法正确的是？

我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？