假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLUactivationfunction)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNORfunction)

A. k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度$;$选择更大的k值，会让偏差更小，因为k值越大，训练集越接近整个训练样本$;$选择合适的k值，能减小验方差$;$以上说法都正确

A. 相交 $;$不相交 $;$事先已知$;$ 事先未知

A. 公平性$;$真实性$;$快速性$;$准确性

A. 1$;$Null$;$-1$;$0

A. 集成学习$;$机器学习$;$深度学习$;$专家知识

A. A、正确
B、错误

A. k越大，不一定越好，选择大的k会加大评估时间$;$选择更大的k，就会有更小的bias（因为训练集更加接近总数据集）$;$在选择k时，要最小化数据集之间的方差$;$以上所有

A. k(k-1)/2$;$k(k-1)$;$k(k-2);(k-1)(k-2)