答案：A
答案：A
解析：正确
A. 无监督学习
B. 半监督学习
C. 强化学习
D. 有监督学习
解析：朴素贝叶斯算法属于有监督学习
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小
D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：从偏差一方差分解的角度看，Boosting主要关住降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：聚类问题是无监督学习问题
A. 删除含有异常值的记录
B. 将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理
C. 用平均值来修正
D. 保留异常值
解析：见算法解析
A. 欧氏距离
B. 曼哈顿距离
C. 切比雪夫距离
D. 马氏距离
解析：数学基础
A. 拓展分列式
B. 分布式
C. 可扩展
D. 可扩展分布式
解析：为应对图计算中对高效处理大规模图数据的巨大挑战，可扩展分布式图计算成为了当前热点研究问题。
A. Adjust Rand Index 衡量两个序列相似性的算法。$;$齐次性和完整性$;$轮廓系数
A. 图像
B. 视频
C. 语音
D. 文本
解析：主要应用
