Matplotlib中的legend（）函数的作用是（）。

一般而言，在个体学习器性能相差较大与个体学习器性能相近时宜分别使用（）。

可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。

下列关于KNN算法的过程：①计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离、马氏距离等）；②对上面所有的距离进行排序；③选前k个最小距离的样本；④根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。正确的排序为（）。

在k近邻学习算法中，随着k的增加，上界将逐渐降低，当k区域无穷大时，上界和下界碰到一起，k近邻法就达到了（）。

KNN近邻算法在（）的情况下效果较好。

（）不是k最近邻分类器的特点。

（）算法是分类算法。

下列算法中更适合做时间序列建模的是（）。

下列关于随机森林和GBDT的说法正确的是（）。

机器学习中，基于样本分布的距离是（）。