几乎所有的活动都需要一些在不确定性存在的情况下进行推理的能力。不确定性有（）等可能的来源。

A. 数据驱动

B. 数据密集式

C. 数据挖掘

D. 数据范式

A. 中间&;&核心&;&边侧&;&侧边

A. SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性

B. 在adaoost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同

C. boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重

D. 给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

A. 线性回归

B. 深度残差网络

C. 卷积神经网络CNN

D. 循环神经网络RNN

A. 计算预测值函数

B. 求偏导数函数

C. 均方误差损失函数

D. 更新参数函数

A. 聚类

B. 回归

C. 递归

D. KNN