A、训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶，因此Bagging是一个很高效的集成学习算法
$;$为处理多分类或回归任务，Bagging需进行修改$;$从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低偏差$;$Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。
答案：AD
A、训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶，因此Bagging是一个很高效的集成学习算法
$;$为处理多分类或回归任务，Bagging需进行修改$;$从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低偏差$;$Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。
答案：AD
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. 错误数据$;$虚假数据$;$异常数据$;$缺失数据
A. python无法处理json文件$;$pandas可以直接读取json文件$;$pandas无法解析json文件$;$pandas可以解析json文件
A. pd.combine$;$pd.concat$;$pd.merge$;$pd.agg
A. 输入$;$预期输出$;$预训练$;$以上都不对
A. Python是从ABC发展起来的
$;$Python源程序需编译和连接后才可生成可执行文件
$;$Python是开源的，它可以被移植到许多平台上
$;$Python是一门高级的计算机语言
A. SSD文件$;$CID文件$;$SCD文件$;$ICD文件
A. 中间数$;$中位数$;$中心数
A. 一般$;$特殊$;$连续$;$重点
