答案：B
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. 专家系统
B. 进化算法
C. 遗传算法
D. 禁忌搜索
解析：专家系统能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
A. Boosting
B. Bagging
C. Stacking
D. Dropping
解析：随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。
A. 图像合成
B. 图像识别
C. 图像检测
D. 图像去噪
A. 样本输入顺序
B. 模式相似性测度
C. 聚类准则
D. 初始类中心的选取
A. 采样分布
B. 趋势分析
C. 参数估计
D. 假设检验
A. 贝叶斯模型
B. 拉普拉模型
C. 隐狄利克雷模型
D. 马尔可夫模型
解析：数学基础
