采用One-Hot编码的文本，能在一定程度上反应出语义的相近关系。

A. *i$;$3_1$;$AI!$;$Templist

A. 1$;$2$;$3$;$4

A. SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性$;$在adaoost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同$;$boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重$;$给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

A. finally$;$else$;$try$;$if

A. CBOW$;$Skip-Gram$;$BBP$;$BPNM

A. C4.5$;$kNN分类$;$Adaboost$;$k-means

A. 数据驱动数据密集型数据范式$;$数据加工数据密集型数据范式$;$数据驱动数据审计数据分析$;$数据加工数据审计数据分析