用于相似度度量的距离（）要满足距离度量的所有基本性质

A. 拉普拉斯分布$;$高斯分布$;$伽玛分布$;$柏拉图分布

A. GBDT 算法比随机森林容易欠拟合$;$随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能$;$GBDT 算法比随机森林容易过拟合$;$GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的

A. 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少$;$每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小$;$模型参数量越多越好，没有固定的对应规则$;$训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中

A. 给数据打标签$;$将数据按类别聚合$;$使智能体获得最大奖赏$;$实现特定目标

A. 生成模型$;$对抗模型$;$判别模型$;$回归模型