33. 關於機器學習演算法，下列敘述何者有誤？
(A) AdaBoost透過調整訓練資料(training data) 被抽樣到的機率以提升效能
(B) K-Nearest Neighbor可用於監督式學習
(C)決策樹(decision tree)可以不是二元樹(binary tree)
(D)過度解讀(overfit)可提升機器學習演算法之準確率，故大部分機器習演算法皆嘗試過度解 讀訓練資料

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統計： A(2), B(1), C(4), D(42), E(0) #1536827