随着（）在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面 面

A. break$;$continue$;$return$;$pass

A. 2016
$;$2017
$;$2018
$;$2019

A. 可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择$;$随机森林的预测能力不受多重共线性影响$;$也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题$;$能应对正负样本不平衡问题

A. 集成学习$;$机器学习$;$深度学习$;$专家知识

A. 算力$;$算法$;$数据$;$场景

A. /etc/shadow$;$/etc/passwd$;$/etc/password$;$other

A. 概率图模型提供一种直观，快速的针对具体问题定义模型的方式 $;$概率图能让建模者根据对问题的理解确定特征之间的依赖关系 $;$有向图利用条件概率来表示 $;$无向图利用每个最大团的优势来表示