以下四个人工智能的应用领域中，与其他三个不同的是：

在数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、（）、决策树、神经网络等

决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。

比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络

关于模型参数（权重值）的描述，错误的说法是

关于集成学习，以下说法错误的是

下列哪一种操作实现了和神经网络中 Dropout 类似的效果？( )

给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成？（ ）

假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定￥任意输入，你会得到输出「-0.0001」。X 可能是以下哪一个激活函数？￥（ ）

以下关于 PMF(概率质量函数),PDF(概率密度函数),CDF(累积分布函￥数)描述错误的是？（ ）

在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有 （ ）