如果将数据科学比喻成“鹰”，那么，统计学、机器学习相当于“鹰”的()

A. 对比学习$;$强化学习$;$迁移学习$;$深度学习

A. Precision= tp / (tp + fp), Recall = tp / (tp + fn)
$;$Precision = tp / (tn + fp), Recall = tp /(tp + fn)
$;$Precision = tp / (tn + fn), Recall = tp /(tp + fp)
$;$Precision = tp / (tp + fp), Recall = tp /(tn + fn)

A. 一致性假设$;$样本空间划分$;$泛化能力

A. 解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。$;$机械式学习是没有推理能力的$;$符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的$;$观察与发现学习是基于归纳推理的

A. JPG$;$png$;$GIF$;$BMP

A. 数据库$;$主机$;$电源$;$集群

A. 适应性$;$由简单单元组成$;$广泛并行互连的网络$;$线性特性