强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。

A. C$;$Java$;$R$;$Python

A. popitem() $;$del a[＇k3＇] $;$clear(＇k3＇) $;$pop(＇k3＇)

A. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅$;$ 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职

A. 语音识别$;$语义理解$;$自然语言处理

A. x = y = z = 1
$;$x = (y = z + 1)
$;$x, y = y, x
$;$x? +=? y

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

A. K均值一般会聚类所有对象，但DBSCAN会丢弃被它识别为噪声的对象
$;$当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差
$;$K均值可以用于高维的稀疏数据，DBSCAN则通常在此类数据上性能很差$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，但DBSCAN会合并有重叠的簇

A. 学习方式分类$;$网络结构分类$;$网络的协议类型分类$;$网络的活动方式分类