广义不确定性可分为（）。

A. 是著名的手写体数字识别数据集$;$有训练集和测试集两部分$;$训练集类似人学习中使用的各种考试试卷$;$测试集大约包含10000个样本和标签

A. 每一张图片都是二值图片$;$每一张图片都是灰度图片$;$模型一次处理32张图片（batchsize为32）$;$以上选项均不正确

A. 样本较多但典型性不好$;$样本较少但典型性好$;$样本呈团状分布$;$样本呈链状分布

A. 主要数据文件$;$次要数据文件$;$日志文件$;$系统文件

A. sklearn$;$xgboost$;$lightgbm$;$numpy

A. 连续变量$;$顺序变量$;$数值变量$;$分类变量

A. 假设属性之间完全独立$;$ 假设属性之间部分相关$;$ 独依赖估计为半朴素贝叶斯最常用的策略$;$ 假设所以属性都依赖于同一个属性

A. 查看一句话成为一句“人话”的概率$;$查看一句话是英语的概率$;$查看一句话是汉语的概率$;$查看一句话是否是完整的

A. 基于正态分布的异常点检测算法$;$基于距离的异常点检测算法$;$3δ原则$;$简单统计分析