在各类机器学习算法中，过拟合和欠拟合都是可以彻底避免的A. 正确B. 错误

本题考查机器学习中过拟合和欠拟合的基本概念及特性。解题思路是明确过拟合和欠拟合的定义，以及它们产生的原因，从而判断是否可以彻底避免。

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和异常值。欠拟合则是指模型在训练数据上的表现就很差，无法捕捉数据中的基本模式。这可能是由于模型过于简单或者数据特征选择不当等原因导致。

在实际的机器学习应用中，由于数据的复杂性、模型的局限性以及各种不可控因素的存在，我们只能通过一些方法来缓解过拟合和欠拟合的问题，例如增加数据量、正则化、调整模型复杂度等，但无法做到彻底避免。