VGG从（）角度改进了之前的图像分类网络？GoogLeNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？ResNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？

A. boosting方法的主要思想是迭代式学习。
$;$ 训练基分类器时采用并行的方式。
$;$ 测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
$;$ 基分类器层层叠加，每一层在训练时，对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值。

A. 启发式搜索$;$模糊搜索$;$精确搜索$;$关键词搜索

A. 符号主义$;$机会主义$;$行为主义$;$连接主义

A. 二分法$;$最小二乘法 $;$ 均值法 $;$ 投票法

A. 泊松分布$;$正态分布$;$伯努利分布$;$几何分布

A. K均值 $;$SAN $;$Apriori $;$Jarvis-Patrik（JP）