答案：B
解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
答案：B
解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
A. 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
B. 梯度反方向是函数值下降最快方向
C. 梯度方向是函数值下降最快方向
D. 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
A. 趋势
B. 季节性变化
C. 离散值
D. 缺失值
A. 策略迭代
B. 值迭代
C. 策略改进
D. 最优值函数
解析：见算法解析
A. Jaccard系数越大越好
B. DB指数的值越大越好
C. Dunn指数的值越大越好
D. Rand系数越大越好
解析：见算法解析
A. k≤3
B. k<3
C. k=3
D. k>3
A. 人工智能就是机器学习
B. 机器学习就是深度学习
C. 人工智能就是深度学习
D. 深度学习是一种机器学习的方法
解析：深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径
A. 贪婪搜索
B. A*搜索
C. 双向搜索
D. 宽度优先搜索
A. 卷积层
B. 全连接层
C. 池化层
D. 以上都不是
解析：在卷积神经网络中，全连接层要求输入尺寸必须固定
A. 互信息
B. 最大熵
C. 卡方检验
D. 最大似然比
