机器学习的分类主要有哪些？（）

A.Wrapper方法由于每次对子集的评价都要进行分类器的训练和测试，所以算法计算复杂度很高
B.Trapper方法选出的特征通用性较强，当改变学习算法时，也不需要针对该学习算法重新进行特征选择
C.相对于Filter（过滤法），Wrapper方法找到的特征子集分类性能通常更好
D.对于大规模数据集来说，Wrapper算法的执行时间很长

A.互信息法是从信息嫡的角度分析特征和输出值之间的关系评分
B.在Python工具的sklearn模块中，可使用mutual_info_classif（分类）和mutual_info_regression（回归）来计算各个输入行征和输出值之间的互信息
C.互信息的结果对离散化的方式不敏感
D.互信息值越大，说明该特征和输出值之间的相关性越大，越需要保留

A.特征是否发散
B.特征与目标的相关性
C.特征的名称
D.以上全都正对