那种机器学习算法不需要对数据进行标注

A. k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度$;$选择更大的k值，会让偏差更小，因为k值越大，训练集越接近整个训练样本$;$选择合适的k值，能减小验方差$;$以上说法都正确

A. 粗糙性$;$模糊性$;$不完全性$;$时变性

A. 第一次$;$第二次$;$第三次$;$第四次

A. 等高线图 $;$ 饼图 $;$ 曲面图 $;$ 矢量场图

A. 一种竞争学习型的无监督神经网络$;$将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构$;$SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重$;$输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间

A. 3$;$9$;$80$;$nan

A. set$;$list$;$tuple$;$dict

A. 基本模型之间相关性高。
$;$ 基本模型之间相关性低。
$;$ 集成方法均使用加权平均代替投票方法。
$;$ 基本模型都来自于同一算法。

A. 单向性$;$无残留$;$易于实现$;$双向性