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。

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。

循环神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频等二维数据的处理。

在选择KNN的K参数时，以下说法是否正确：K越大越容易造成过拟合。

关联规则挖掘的算法主要有Apriori 和FP-Growth。

当使用Softmax函数时，通常不需要担心数值溢出的问题。

特征值分解是一种常见且重要的线性代数运算，用于将一个矩阵分解为一组特征向量和对应的特征值。

空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段，而无需增加参数数量或使用池化层。

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。

动态程序比对法、松弛比对法都属于对比识别的方法。