下列关于sklearn说法错误的是（） A: sklearn全称 B: sklearn在 C: sklearn的 D: sklearn需要
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为了进行中文的分词或者词性标注等处理，可以使用的导入模块语句为： A: import matplotlib.pyplot as plt B: import numpy as np C: import jieba D: from sklearn import svm, datasets
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为了进行中文的分词或者词性标注等处理，可以使用的导入模块语句为： A: import jieba B: import matplotlib.pyplot as plt C: import numpy as np D: from sklearn import svm, datasets
为了进行中文的分词或者词性标注等处理，可以使用的导入模块语句为： A: import jieba B: import matplotlib.pyplot as plt C: import numpy as np D: from sklearn import svm, datasets
下列关于sklearn说法错误的是()。 A: sklearn全称为scikit-learn B: sklearn在官网被分为7大块 C: sklearn的聚类算法几乎都已经放在cluster模块中了 D: sklearn需要Numpy和Scipy库的支持
下列关于sklearn说法错误的是()。 A: sklearn全称为scikit-learn B: sklearn在官网被分为7大块 C: sklearn的聚类算法几乎都已经放在cluster模块中了 D: sklearn需要Numpy和Scipy库的支持
下列关于sklearn说法错误的是（ ） A: skearn全称为scikit-learn; B: sklearn在官网被分为7个大块； C: sklearn的聚类算法几乎都已经放在cluster模块中了； D: sklearn需要NumPy和SciPy库的支持。
下列关于sklearn说法错误的是（ ） A: skearn全称为scikit-learn; B: sklearn在官网被分为7个大块； C: sklearn的聚类算法几乎都已经放在cluster模块中了； D: sklearn需要NumPy和SciPy库的支持。
简述SKlearn的一般步骤。
简述SKlearn的一般步骤。
sklearn的标准化函数是（）
sklearn的标准化函数是（）
svm模块提供的用于构建SVM分类模型的函数有（） A: SVC B: NuSVC C: LinearSVC D: svm
svm模块提供的用于构建SVM分类模型的函数有（） A: SVC B: NuSVC C: LinearSVC D: svm
sklearn实现了常见的机器学习方法，但它并不是Python内置的模块，可以通过pip install sklearn进行安装
sklearn实现了常见的机器学习方法，但它并不是Python内置的模块，可以通过pip install sklearn进行安装
为了在python程序中进行英文自然语言的处理，如词语切分（Tokenization）词干提取（Stemming）等工作，需要使用的导入模块语句通常为： A: import matplotlib.pyplot as plt B: import nltk C: import numpy as np D: from sklearn import svm, datasets
为了在python程序中进行英文自然语言的处理，如词语切分（Tokenization）词干提取（Stemming）等工作，需要使用的导入模块语句通常为： A: import matplotlib.pyplot as plt B: import nltk C: import numpy as np D: from sklearn import svm, datasets