特征填补属于缺失值处理的方法。

动态程序比对法、松弛比对法都属于对比识别的方法。

当所有数据隶属的簇不再发生变化的时候可作为kmeans方法停止循环的指标。

在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。

Softmax函数在多分类问题中的应用主要体现在将模型的输出转换为概率分布。对于给定的输入向量，softmax函数会计算每个类别的指数化得分，并通过归一化使得所有类别的得分之和为1，从而得到每个类别的概率。这些概率可以直接用于分类决策，如选择概率最大的类别作为预测结果。

PCA的优点是能消除数据中的冗余信息，减少噪声对模型的影响。

分类器是指用于将输入数据分为不同类别的模型或算法，常用于图像分类和识别中。

在迁移学习中，通常会使用已经训练好的模型或者与训练的模型作为基础模型，然后针对新的任务或领域进行微调或者重新训练，以适应新的数据分布和任务需求。

sigmoid函数的输出不是0均值，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入，随着网络的加深，会改变原始数据的分布趋势。

模型集成是指将多个模型组合在一起，以产生更准确、更稳定的预测结果的技术。模型集成通常用于机器学习中，特别是在分类和回归任务中。