（）是决策树算法的优点。

（）不是强化学习中常用的探索策略。

在人工智能当中，图像、语音、手势等识别被认为是（）的层次，而问题求解、创作、推理预测被认为是（）的层次。

（）方法通常用于文本数据的特征提取。

数据库中，数据的物理独立性是指（）。

在机器学习中，交叉验证主要用于（）。

关于批量梯度下降（BatchGradientDescent），说法正确的是（）。

在自然语言处理中，“词嵌入”（WordEmbedding）通常指的是（）。

遗传算法中把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作是（）。

Q-learning是一种（）类型的强化学习算法。

数据清洗的方法不包括（ ）