答案：A
解析：正确
A. k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度
B. 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
C. 选择合适的 k 值，能减小验方差
D. k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力
A. 无悖性
B. 可扩充性
C. 继承性
D. 完整性
A. 线性回归
B. 系数回归
C. 逻辑回归
D. 曲线回归
A. 长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。
B. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
C. 在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。
D. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
解析：长期来看专用型人工智能的发展将不依赖于对人脑认知机制的科学研究。。
A. 相关不一定是线性关系，可能是非线性关系。
B. 相关一定是线性关系，不可能是非线性关系。
C. 相关时若有相关系数r为0，说明两个变量之间不存在线性关系，仍可能存在非线性关系。
D. 相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件。
A. Precision, Recall
B. Recall, Precision
C. Precision, ROC
D. Recall, ROC
解析：精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。 而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
