A、正确$;$错误
答案：B
A. 与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量
$;$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$;$与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好$;$随机森林的训练效率往往低于Bagging
A. 数据的准备$;$预测模型开发$;$模型验收$;$评估
A. 梯度下降法$;$拟牛顿法$;$启发式优化方法$;$EM算法
A. 感知机根据正确的程度进行权重调整；$;$输入层接收外界输入信号传递给输出层；$;$输出层是M-P神经元；$;$感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；
A. 解决了梯度消失、爆炸的问题$;$输出不是以0为中心$;$计算方便，计算速度快，求导方便$;$加速网络训练
A. 需求分析$;$概要设计$;$详细设计$;$单元测试
A. 可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择$;$随机森林的预测能力不受多重共线性影响$;$也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题$;$能应对正负样本不平衡问题
A. 池化层主要用于降低特征图的分辨率
$;$通常在卷积层之后会增加池化层，有时卷积层后面也可能不跟池化层
C.深度卷积网络中，卷积层是必须的，但是全连接层可有可无
D.非线性激活层可以完成非线性变换
A. 输入层$;$隐藏层$;$中间层$;$输出层
