关于Bagging集成方法说法正确的是（）

A. 能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfitting$;$Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是Bootstrap$;$主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合$;$进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据

A. 机器学习$;$自然语言处理$;$nlp$;$cv

A. 穷举搜索$;$随机搜索$;$Bayesian优化

A. t检验$;$交叉验证t检验$;$Friedman检验$;$McNemar检验

A. 极大极小值估计$;$极大似然估计$;$最大先验概率$;$最小后验概率

A. 和$;$积$;$差$;$平均值

A. 奇数$;$偶数$;$整数$;$分数

A. 高斯核函数$;$多项式核函数$;$Sigmiod 核函数$;$线性核函数

A. 逻辑关系$;$相关关系$;$假设-验证关系$;$函数关系