答案：B
解析：朴素贝叶斯是典型的生成学习方法
解析：np.ones可以创建全为1的数组
A. 资源分配
B. 调度
C. 隔离
D. 计算
解析： BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络.
A. 对于分类问题，支持向量机需要找到与边缘点距离最大的分界线，从而确定支持向量。
B. 支持向量机的核函数负责输入变量和分类变量（输出）之间的映射。
C. 支持向量机可根据主题对新闻进行分类。
D. 支持向量机不能处理分界线为曲线的多分类问题。
解析：支持向量机可以处理分界线为曲线的多分类问题。
A. BP算法
B. 支持向量机
C. 一般的“核”方法习
D. 决策树
解析：二十世纪九十年代中期，“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台，代表性技术是支持向量机以及更一般的“核方法”。
解析：正确
A. 数据分析
B. 知识提取
C. 自主学习
D. 智能决策
解析：主要应用
A. 圆形分布
B. 螺旋分布
C. 带状分布
D. 凸多边形分布
A. 相联系
B. 相互矛盾
C. 不相关
D. 相等
解析：
主成分分析法是通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的变量。。
