以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理

最初的决策树算法是心理学家兼计算机科学家EBHunt1962年在研究人类的概念学习过程时提出的CLS，这个算法确立了决策树()的学习策略

()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是()。

如果从来样(sampling)的角度来看待数据集的划分过程，则保留类别比例的采样方式通常称为()。

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或()。

()是科学推理的两大基本手段。

()的出现，使研究无限假设空间的复杂度成为可能。

维利昂特在1984年发表的论文创立了()研究领域，使机器学习有了坚实的数学基础，扫清了学科发展的障碍。

()模型是一种生成式有向图模型，主要用于处理离散型的数据，在信息检索、自然语言处理等领域有广泛应用。

()学派认为未知参数与其他变量一样，都是随机变量，因此参数估计和变量推断能统一在推断框架下进行。