一、有关机器学习的说法有哪些是正确的？

有关机器学习正确的说法主要有以下几个方面：

A、与数据挖掘不同，机器学习的数据都是来自于真实的业务系统。

B、机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。

C、每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。

D、在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。

E、机器学习就是简单的统计分析。

二、识别人脸情绪自动配文字表情包怎么做？

要识别人脸情绪，并自动配上文字表情包，需要进行以下步骤：

1. 采集图像和训练数据：收集大量的带有情绪标签的图像数据，例如高兴、悲伤、惊讶等等情绪类型，然后对这些数据进行处理，提取出特征值并建立情绪识别模型。

2. 使用情绪识别算法：使用图像处理技术和机器学习技术，通过分类器或神经网络等算法识别出人脸情绪。

3. 匹配文字表情包：根据情绪识别的结果来匹配相应的文字表情包，例如高兴的情绪配上“哈哈”、“开心”等表情，悲伤的情绪配上“难过”、“伤心”等表情。

4. 展示结果：将匹配好的文字表情包展示出来，让用户选择是否使用并分享到社交网络或聊天应用中。

总之，识别人脸情绪自动配文字表情包需要使用图像识别、机器学习等技术，同时还需要建立相关的数据集和算法模型，才能实现自动的配图功能。