提升法（Boosting）是一種集成學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)提高整體模型的準(zhǔn)確性。它可以應(yīng)用于多種學(xué)習(xí)算法。以下是對(duì)選項(xiàng)的分析：

A: **決策樹**
- 決策樹是提升法最常用的基礎(chǔ)模型之一，尤其是以決策樹為基礎(chǔ)的 AdaBoost 和 Gradient Boosting。它們通過(guò)逐步調(diào)整決策樹的權(quán)重或結(jié)構(gòu)來(lái)提高模型性能。因此，提升法可以用于決策樹。

B: **神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)**
- 提升法可以應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，盡管不如決策樹那么常見。Boosting可以構(gòu)建多個(gè)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（弱學(xué)習(xí)器），然后將它們組合以提高預(yù)測(cè)能力。因此，提升法可以用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

C: **貝式分類法**
- 貝式分類法通常不作為提升法中的弱學(xué)習(xí)器。貝式分類器的假設(shè)（如特征獨(dú)立性）在很多情況下不利于逐步提升性能，因此提升法不常用于貝式分類法。

D: **邏輯回歸**
- 邏輯回歸也能作為提升法的基礎(chǔ)模型。有些 boosting 算法可以通過(guò)調(diào)整模型的權(quán)重來(lái)應(yīng)用于邏輯回歸。這使得邏輯回歸在一些場(chǎng)景中可以被用于提升法。

根據(jù)以上分析，提升法可以應(yīng)用于：
- A: 決策樹
- B: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- D: 邏輯回歸

因此，正確答案是：A, B, D。