答案：B
解析：小得多
A. 个体学习器的数量
B. 个体学习器的生成方式
C. 个体学习器的的类型
D. 个体学习器的的强弱
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGG
D. ResNet
解析：ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元
A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息
B. 语音识别强调共性
C. 语音识别不考虑说话人是谁
D. 声纹识别强调说话人的个人特性
解析：声纹识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义，而是从语音信号中提取个人声纹特征，挖掘出包含在语音信号中的个性因素。
解析：Anaconda是跨平台的，有Windows、macOS、Linux版本
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. 深层神经网络
D. 浅层神经网络
解析：循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报
A. 信息增益
B. 计算最好的特征切分点
C. 限制树模型的深度
D. 可视化树模型
