2025技能考試人工智能訓(xùn)練師三級(jí)題庫(kù)練習(xí)附答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪種數(shù)據(jù)格式最常用于存儲(chǔ)大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集？A.CSVB.JSONC.HDF5D.XML答案：C。HDF5是一種適合存儲(chǔ)大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)的文件格式，對(duì)于大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集，它可以高效地存儲(chǔ)和訪問數(shù)據(jù)。CSV主要用于存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)；JSON和XML常用于數(shù)據(jù)交換和配置文件，它們對(duì)于大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)效率不如HDF5。2.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種激活函數(shù)可以緩解梯度消失問題？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax答案：C。ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函數(shù)在輸入大于0時(shí)導(dǎo)數(shù)為1，避免了Sigmoid和Tanh函數(shù)在輸入絕對(duì)值較大時(shí)導(dǎo)數(shù)趨近于0的問題，從而緩解了梯度消失問題。Softmax主要用于多分類問題的輸出層，不是用于緩解梯度消失的激活函數(shù)。3.以下哪個(gè)庫(kù)是專門用于自然語(yǔ)言處理的Python庫(kù)？A.TensorFlowB.PyTorchC.NLTKD.Scikit-learn答案：C。NLTK（NaturalLanguageToolkit）是專門為自然語(yǔ)言處理設(shè)計(jì)的Python庫(kù)，提供了豐富的工具和數(shù)據(jù)集。TensorFlow和PyTorch是深度學(xué)習(xí)框架，可用于自然語(yǔ)言處理，但不是專門針對(duì)自然語(yǔ)言處理的。Scikit-learn是機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，主要用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。4.當(dāng)使用K近鄰（K-NearestNeighbors）算法進(jìn)行分類時(shí)，K值的選擇會(huì)影響模型的性能。一般來(lái)說(shuō)，K值較小時(shí)，模型容易出現(xiàn)：A.欠擬合B.過擬合C.方差較小D.偏差較大答案：B。當(dāng)K值較小時(shí)，模型會(huì)過于關(guān)注局部數(shù)據(jù)，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度過高，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。K值較大時(shí)，模型可能會(huì)出現(xiàn)欠擬合，偏差較大，方差較小。5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)概念表示智能體在環(huán)境中采取的行動(dòng)？A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略答案：B。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體處于某個(gè)狀態(tài)，會(huì)根據(jù)策略選擇一個(gè)動(dòng)作，環(huán)境會(huì)根據(jù)動(dòng)作給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。狀態(tài)是智能體所處的環(huán)境情況，獎(jiǎng)勵(lì)是對(duì)智能體動(dòng)作的反饋，策略是智能體選擇動(dòng)作的規(guī)則。6.以下哪種方法可以用于處理圖像數(shù)據(jù)中的噪聲？A.卷積操作B.池化操作C.歸一化操作D.濾波操作答案：D。濾波操作可以通過設(shè)計(jì)不同的濾波器來(lái)去除圖像中的噪聲，如均值濾波、中值濾波等。卷積操作主要用于特征提取；池化操作用于降低數(shù)據(jù)維度；歸一化操作主要用于將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍。7.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是：A.加速模型收斂B.提高模型的泛化能力C.減少過擬合D.以上都是答案：D。批量歸一化通過對(duì)每一批數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得數(shù)據(jù)的分布更加穩(wěn)定，從而加速模型的收斂速度。同時(shí)，它可以減少內(nèi)部協(xié)變量偏移，提高模型的泛化能力，也在一定程度上減少了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。8.以下哪個(gè)算法是基于樹結(jié)構(gòu)的集成學(xué)習(xí)算法？A.支持向量機(jī)B.邏輯回歸C.隨機(jī)森林D.K均值聚類答案：C。隨機(jī)森林是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過組合多個(gè)決策樹來(lái)提高模型的性能。支持向量機(jī)和邏輯回歸是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不是基于樹結(jié)構(gòu)的。K均值聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于數(shù)據(jù)聚類，不是集成學(xué)習(xí)算法。9.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的目的是：A.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量B.對(duì)文本進(jìn)行分類C.提取文本的關(guān)鍵詞D.生成文本摘要答案：A。詞嵌入的主要目的是將文本中的單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便計(jì)算機(jī)能夠處理和理解文本。對(duì)文本進(jìn)行分類、提取關(guān)鍵詞和生成文本摘要等任務(wù)是基于詞嵌入后的向量進(jìn)行的。10.以下哪種優(yōu)化算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的特點(diǎn)？A.SGDB.AdagradC.MomentumD.RMSProp答案：B。Adagrad算法會(huì)根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度信息自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)于經(jīng)常更新的參數(shù)，學(xué)習(xí)率會(huì)逐漸變小，對(duì)于不經(jīng)常更新的參數(shù)，學(xué)習(xí)率會(huì)相對(duì)較大。SGD是隨機(jī)梯度下降算法，學(xué)習(xí)率是固定的；Momentum是在SGD的基礎(chǔ)上加入了動(dòng)量項(xiàng)；RMSProp也是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的算法，但Adagrad是最早提出自適應(yīng)學(xué)習(xí)率概念的算法。11.在圖像識(shí)別任務(wù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性？A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.均方誤差答案：B。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，常用于評(píng)估圖像識(shí)別等分類任務(wù)的準(zhǔn)確性。召回率主要關(guān)注正樣本的召回情況；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)；均方誤差常用于回歸任務(wù)的評(píng)估。12.以下哪個(gè)步驟不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的范疇？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)歸一化答案：C。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、處理缺失值等）、特征選擇（選擇對(duì)模型有重要影響的特征）、數(shù)據(jù)歸一化（將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍）等步驟。模型訓(xùn)練是在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后進(jìn)行的。13.在深度學(xué)習(xí)中，Dropout技術(shù)的作用是：A.減少模型的參數(shù)數(shù)量B.提高模型的訓(xùn)練速度C.防止過擬合D.增加模型的復(fù)雜度答案：C。Dropout技術(shù)在訓(xùn)練過程中隨機(jī)地“丟棄”一部分神經(jīng)元，使得模型不會(huì)過度依賴某些神經(jīng)元，從而防止過擬合。它并不會(huì)減少模型的參數(shù)數(shù)量，也不一定能提高訓(xùn)練速度，反而可能會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)也不會(huì)增加模型的復(fù)雜度。14.以下哪種聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量？A.DBSCANB.層次聚類C.K均值聚類D.高斯混合模型答案：C。K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量K，算法會(huì)根據(jù)這個(gè)K值將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)聚類。DBSCAN是基于密度的聚類算法，不需要預(yù)先指定聚類數(shù)量；層次聚類可以根據(jù)不同的層次劃分聚類；高斯混合模型可以通過一些方法自動(dòng)確定聚類數(shù)量，但也可以預(yù)先指定。15.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型中的“AR”代表：A.自回歸B.移動(dòng)平均C.差分D.季節(jié)性答案：A。ARIMA模型是一種常用的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，其中“AR”代表自回歸（Auto-Regressive），“MA”代表移動(dòng)平均（MovingAverage），“I”代表差分（Differencing）。16.以下哪個(gè)工具可以用于可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)？A.TensorBoardB.MatplotlibC.SeabornD.Graphviz答案：D。Graphviz是一個(gè)用于繪制圖形的工具，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以圖形的形式可視化。TensorBoard主要用于可視化深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程和指標(biāo)；Matplotlib和Seaborn是Python中常用的繪圖庫(kù)，主要用于繪制各種統(tǒng)計(jì)圖表。17.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證的主要目的是：A.提高模型的訓(xùn)練速度B.選擇最優(yōu)的模型參數(shù)C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量D.減少測(cè)試數(shù)據(jù)的誤差答案：B。交叉驗(yàn)證通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪流使用不同的子集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，從而評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)上的性能，幫助選擇最優(yōu)的模型參數(shù)。它并不能提高模型的訓(xùn)練速度，也不會(huì)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，主要是為了更準(zhǔn)確地評(píng)估模型，而不是減少測(cè)試數(shù)據(jù)的誤差。18.以下哪種算法可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）D.以上都是答案：D。過采樣是增加少數(shù)類樣本的數(shù)量；欠采樣是減少多數(shù)類樣本的數(shù)量；SMOTE是一種合成少數(shù)類過采樣技術(shù)，通過合成新的少數(shù)類樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)集。這三種方法都可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)集。19.在自然語(yǔ)言處理中，詞性標(biāo)注的目的是：A.確定單詞的語(yǔ)義B.給單詞標(biāo)注詞性C.對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)法分析D.提取句子的主題答案：B。詞性標(biāo)注的主要目的是給文本中的每個(gè)單詞標(biāo)注其詞性，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等。確定單詞的語(yǔ)義是語(yǔ)義分析的任務(wù)；語(yǔ)法分析是對(duì)句子的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析；提取句子的主題是主題建模的任務(wù)。20.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)層可以用于降低數(shù)據(jù)的維度？A.卷積層B.全連接層C.池化層D.激活層答案：C。池化層通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣操作，如最大池化、平均池化等，降低數(shù)據(jù)的維度。卷積層主要用于特征提??；全連接層用于將特征進(jìn)行組合和轉(zhuǎn)換；激活層用于引入非線性。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有：A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.MXNet答案：ABD。TensorFlow、PyTorch和MXNet都是深度學(xué)習(xí)框架，提供了構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的工具和接口。Scikit-learn是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，不是深度學(xué)習(xí)框架。2.在數(shù)據(jù)清洗過程中，常見的處理缺失值的方法有：A.刪除含有缺失值的樣本B.用均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.用眾數(shù)填充缺失值答案：ABCD。在數(shù)據(jù)清洗中，對(duì)于缺失值可以采用刪除含有缺失值的樣本的方法，但這種方法可能會(huì)損失部分信息。也可以用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)填充缺失值，具體選擇哪種方法要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和問題的需求來(lái)決定。3.以下哪些技術(shù)可以用于特征工程？A.特征縮放B.特征編碼C.特征組合D.特征選擇答案：ABCD。特征工程包括特征縮放（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化）、特征編碼（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）、特征組合（將多個(gè)特征組合成新的特征）和特征選擇（選擇對(duì)模型有重要影響的特征）等技術(shù)。4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，常用的策略學(xué)習(xí)方法有：A.策略梯度方法B.Q學(xué)習(xí)C.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）D.蒙特卡羅方法答案：ABCD。策略梯度方法直接對(duì)策略進(jìn)行優(yōu)化；Q學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)動(dòng)作-價(jià)值函數(shù)來(lái)更新策略；深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）是將深度學(xué)習(xí)與Q學(xué)習(xí)結(jié)合；蒙特卡羅方法通過采樣來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)，進(jìn)而學(xué)習(xí)策略。5.以下哪些是常見的圖像增強(qiáng)技術(shù)？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.加噪聲答案：ABCD。圖像增強(qiáng)技術(shù)可以增加圖像數(shù)據(jù)的多樣性，常見的方法包括翻轉(zhuǎn)（水平翻轉(zhuǎn)、垂直翻轉(zhuǎn)）、旋轉(zhuǎn)、縮放和加噪聲等。這些方法可以讓模型在更多樣化的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型的泛化能力。6.在自然語(yǔ)言處理中，常用的文本分類算法有：A.樸素貝葉斯B.支持向量機(jī)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）答案：ABCD。樸素貝葉斯和支持向量機(jī)是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，常用于文本分類任務(wù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）可以處理序列數(shù)據(jù)，適用于文本分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以用于文本分類，尤其是處理文本的局部特征。7.以下哪些因素會(huì)影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型復(fù)雜度C.訓(xùn)練時(shí)間D.超參數(shù)設(shè)置答案：ABCD。數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響模型性能的關(guān)鍵因素，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以讓模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確的模式。模型復(fù)雜度需要與數(shù)據(jù)的復(fù)雜度相匹配，過復(fù)雜或過簡(jiǎn)單的模型都可能導(dǎo)致性能不佳。訓(xùn)練時(shí)間可能會(huì)影響模型的收斂程度，足夠的訓(xùn)練時(shí)間可以讓模型更好地學(xué)習(xí)。超參數(shù)設(shè)置如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等也會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生重要影響。8.在聚類分析中，常見的聚類評(píng)估指標(biāo)有：A.輪廓系數(shù)B.互信息C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.均方誤差答案：ABC。輪廓系數(shù)用于評(píng)估聚類的緊密性和分離度；互信息和調(diào)整蘭德指數(shù)用于比較不同聚類結(jié)果之間的相似性。均方誤差常用于回歸任務(wù)的評(píng)估，不是聚類評(píng)估指標(biāo)。9.以下哪些是分布式深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)？A.加速訓(xùn)練過程B.處理大規(guī)模數(shù)據(jù)C.提高模型的準(zhǔn)確性D.降低硬件成本答案：AB。分布式深度學(xué)習(xí)通過將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以加速訓(xùn)練過程，同時(shí)也能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。它并不一定能提高模型的準(zhǔn)確性，而且可能需要更多的硬件資源，不一定能降低硬件成本。10.在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，常用的模型有：A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.Prophet答案：ABCD。ARIMA是傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）和GRU（門控循環(huán)單元）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體，適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)；Prophet是Facebook開源的時(shí)間序列預(yù)測(cè)庫(kù)，具有簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)。三、判斷題（每題1分，共10分）1.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征工程。（×）并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征工程，例如一些基于樹的算法（如決策樹、隨機(jī)森林）對(duì)特征的縮放和編碼等特征工程操作不敏感。2.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多，性能就一定越好。（×）深度學(xué)習(xí)模型的性能不僅僅取決于層數(shù)，還與數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型架構(gòu)、超參數(shù)設(shè)置等因素有關(guān)。層數(shù)過多可能會(huì)導(dǎo)致過擬合、梯度消失或梯度爆炸等問題，反而降低模型性能。3.在K近鄰算法中，距離度量的選擇對(duì)模型的性能沒有影響。（×）距離度量的選擇會(huì)影響K近鄰算法中樣本之間的相似度計(jì)算，從而對(duì)模型的性能產(chǎn)生重要影響。不同的距離度量方法（如歐氏距離、曼哈頓距離等）適用于不同的數(shù)據(jù)集和問題。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以任意設(shè)計(jì)，不會(huì)影響智能體的學(xué)習(xí)效果。（×）獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中非常重要的一部分，它直接引導(dǎo)智能體的學(xué)習(xí)方向。不合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)會(huì)導(dǎo)致智能體學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的策略，因此獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)需要根據(jù)具體的任務(wù)和目標(biāo)進(jìn)行精心設(shè)計(jì)。5.數(shù)據(jù)歸一化只能用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型沒有作用。（×）數(shù)據(jù)歸一化不僅對(duì)深度學(xué)習(xí)模型有幫助，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型也有作用。例如，在使用一些基于距離度量的算法（如K近鄰、支持向量機(jī)等）時(shí)，數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的性能。6.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。（√）過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，當(dāng)模型過于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度過高時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在測(cè)試集上的性能下降。7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能用于圖像識(shí)別任務(wù)。（×）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不僅可以用于圖像識(shí)別任務(wù)，還可以用于其他領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理（處理文本的局部特征）、音頻處理等。8.隨機(jī)森林中的決策樹之間是相互獨(dú)立的。（√）隨機(jī)森林中的決策樹是通過隨機(jī)采樣數(shù)據(jù)和特征來(lái)構(gòu)建的，每棵決策樹的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和特征都有一定的隨機(jī)性，因此決策樹之間是相互獨(dú)立的。9.在自然語(yǔ)言處理中，詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）可以用于提取文本的關(guān)鍵詞。（√）TF-IDF是一種常用的文本特征表示方法，它可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性，常用于提取文本的關(guān)鍵詞。10.批量歸一化（BatchNormalization）只在訓(xùn)練階段起作用，在推理階段不需要。（×）批量歸一化在訓(xùn)練階段和推理階段都需要，不過在推理階段，使用的是訓(xùn)練階段統(tǒng)計(jì)得到的均值和方差，而不是當(dāng)前批次的均值和方差。四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟和目的。數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中非常重要的步驟，其主要步驟和目的如下：-數(shù)據(jù)清洗：目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲、處理缺失值和異常值。噪聲可能會(huì)干擾模型的學(xué)習(xí)，缺失值會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果，異常值可能會(huì)導(dǎo)致模型的偏差。常見的處理方法包括刪除含有缺失值的樣本、用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值，以及使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別和處理異常值。-特征選擇：目的是選擇對(duì)模型有重要影響的特征，減少特征的數(shù)量，降低模型的復(fù)雜度，提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力。可以使用相關(guān)性分析、方差分析等方法進(jìn)行特征選擇。-特征縮放：目的是將不同特征的取值范圍縮放到相同的區(qū)間，避免某些特征因?yàn)槿≈捣秶^大而對(duì)模型產(chǎn)生過大的影響。常見的特征縮放方法有歸一化（將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間）和標(biāo)準(zhǔn)化（將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布）。-特征編碼：目的是將