请计算向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L0，L1，L2范数
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混淆矩阵如下，请分别计算出precision、recall、F1的值
计算变量 [0,0,1,1,1] 的信息熵。
A. -(3/5 log(3/5) + 2/5 log(2/5))
B. 3/5 log(3/5) + 2/5 log(2/5)
C. 2/5 log(3/5) + 3/5 log(2/5)
D. 3/5 log(2/5) – 2/5 log(3/5)
对多项式回归(polynomial regression)而言，哪一项对过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)影响最大。
A. 多项式的度(polynomial degree)
B. 是否通过矩阵求逆/梯度下降学习权重
C. 高斯噪声方差(variance of the Gaussian noise）
D. 每一次训练的输入个数固定
关于特征选择，下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是？( )
A. Ridge 回归适用于特征选择
B. Lasso回归适用于特征选择
C. 两个都适用于特征选择
D. 以上说法都不对
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