随机森林是Bagging的一个扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。

A. 线性回归$;$逻辑回归$;$岭回归$;$随机森林

A. 应用层$;$服务层$;$能力层$;$资源层

A. 识别敏感信息$;$脱敏处理$;$脱敏处理的评价$;$脱敏操作$;$脱敏标准制定

A. 分布范围广--->较小的卷积核，大的感受野$;$分布范围小--->较小的卷积核，小的感受野$;$分布范围小--->较大的卷积核，小的感受野$;$分布范围大--->较小的卷积核，小的感受野

A. x in range(6)$;$3=a$;$e>5 and 4==f$;$(x-6)>5 

A. 卷积神经网络$;$循环神经网络$;$深层神经网络$;$浅层神经网络

A. 现实设备&;&虚拟设备$;$电力设备$;$智能设备

A. 2/3$;$1/2$;$2/5$;$1/3

A. 拟合数据的概率分布曲线$;$证明模型的理论意义$;$计算性能的突破发展$;$超高速的数据读取