答案：B
A. PCA$;$LSA$;$LDA$;$k-means
A. 可以不按顺序查找元素$;$必须按顺序插入元素$;$不支持in运算符$;$所有元素类型必须相同
A. 单个模型之间有高相关性$;$单个模型之间有低相关性$;$在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好$;$单个模型都是用的一个算法
A. 贝叶斯模型$;$拉普拉模型$;$隐狄利克雷模型$;$马尔可夫模型
A. 0.45$;$0.55$;$0.5$;$0.75
A. -(3/5 log(3/5) + 2/5 log(2/5))
$;$ 3/5 log(3/5) + 2/5 log(2/5)
$;$ 2/5 log(3/5) + 3/5 log(2/5)
$;$ 3/5 log(2/5) – 2/5 log(3/5)
A. 不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多$;$ 网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构$;$深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关$;$网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长
A. 1930$;$1931$;$1932$;$1933
A. 预测结果与样本标签之间的误差$;$各个输入样本的平方差之和$;$各个网络权重的平方差之和$;$都不对
