下列关于随机变量的分布函数，分布律，密度函数的理解描述不正确的是？

A. 点

B. 线

C. 平面

D. 超平面

A. 神经网络可以用于多分类问题

B.
决策树只能用于二分类问题

C.
监督学习与无监督学习的主要区别是，监督学习的训练样本无标签

D. 分类任务的评价指标精确率和准确率是同一个概念

A. Boosting

B. Bagging

C. Stacking

D. Mapping

A. 高斯分布

B. 均匀分布

C. 二项分布

D. 泊松分布

A. 求解目标函数

B. 得到最优数据样本

C. 找到最合适数据的参数

D. 改变目标函数分布

A. 平方损失函数

B. 对数损失函数

C. Hinge Loss 0-1 损失函数

D.
绝对值损失函数

A. 降低学习率，减少迭代次数

B.
降低学习率，增加迭代次数

C.
提高学习率，增加迭代次数

D.
增加学习率，减少迭代次数

A. 曲面

B. 平面

C. 超平面

D. 超曲面

A. 决策树是一种监督式学习

B. 监督式学习不可以使用交叉验证进行训练

C. 监督式学习是一种基于规则的算法

D. 监督式学习不需要标签就可以训练

A. SGD

B. BGD

C. MGD

D. MBGD