关于人脸搜索服务，下列哪些说法是正确
的?

神经网络研究属于行为主义学派。

宽度优先搜索不属于盲目搜索。

Precision不变时，Recall越大，1/Recall越小，从而F1越大。

决策树是一种基于树结构进行决策的算法。

若网络结构已知，即属性间的依赖关系已知，则贝叶斯网的学习过程相对简单，只需通过对训练样本"计数"。

当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

XGBoost使用了一阶和二阶偏导，二阶导数有利于梯度下降的更快更准。使用泰勒展开取得二阶倒数形式， 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析。

k近邻法对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点，然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。

感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

K近邻算法的目标是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识。