神经网络可以按（） 

A. 损失函数是用泰勒展式二项逼近，而GBDT只是一阶导数$;$对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性;$节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的$;$XGBoost使用网格搜索，只能检测有限个值

A. 人工程序$;$神经网络$;$训练算法$;$历史数据

A. 基于信息论准则；$;$学习问题看做为数据压缩任务；$;$学习目标为以最短编码长度描述训练数据模型；$;$编码位数仅为自身所需的编码位数；

A. 中间数$;$中位数$;$中心数

A. 12
$;$81
$;$35
$;$64

A. COBWSoftmax$;$Softmax、CBOW$;$CBOW、Skip-gramD$;$Skip-gramCOBWC