以下关于回归算法描述中不正确的是

A. 增加网络宽度$;$轻量化网络模型$;$改善网络退化现象$;$增加网络深度

A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处$;$卷积和池化层组合使用，逐层级的提取图像特征$;$在网络的最后使用全两层连接作为输出$;$在网络的最后使用全两层连接作为输入

A. 图灵$;$费根鲍姆$;$纽维尔$;$西蒙

A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的$;$两者都使用随机特征子集来创建中间树$;$在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的$;$无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores

A. 重复数据$;$虚假数据$;$错误数据$;$异常数据

A. [1,1,4]$;$[0,1,4]$;$[1,2,3]$;$(1,1,4)

A. 点估计和区间估计$;$区间估计和无偏估计$;$点估计和无偏估计$;$区间估计和一致估计