答案：A
答案：A
A. logistic回归
$;$SVM
$;$树形模型
$;$神经网络
A. 变量不必事先声明
$;$变量无须先创建和赋值而直接使用
$;$变量无须指定类型
$;$可以使用del释放资源
A. 状态$;$动作$;$回报$;$强化
A. 构建技术$;$展示技术$;$推理技术$;$应用技术
A. 留出法$;$交叉验证法$;$自助法$;$调参与最终模型$;$去参法
A. 1比2$;$2比1$;$1比1$;$2比2
A. 基于价值（value-based）$;$基于策略（policy-based）$;$基于模型（model-based）$;$nan
A. 基本事件$;$样本$;$全部事件$;$样本空间
A. 避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳$;$降低陷入局部极小点的风险$;$假设空间扩大，有可能学得更好的近似$;$多学习器结合有可能冲突
