上述4种都可以作为提升法的基学习器

提升法（Boosting）是一种集成学习方法，旨在通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。Boosting 方法可以应用于多种基础分类器。具体分析如下：

A: 决策树
- 决策树是 Boosting 方法中最常用的基础分类器之一。像 AdaBoost 和 Gradient Boosting 都常常使用决策树作为基础分类器。

B: 神经网络
- 虽然 Boosting 方法主要应用于决策树，但它也可以应用于神经网络。然而，由于神经网络本身已经是强分类器，通常不常见，但在理论上是可行的。

C: 贝式分类法
- 贝式分类法也可以作为 Boosting 的基础分类器，但在实践中较少使用。Boosting 更常用于决策树等模型。

D: 逻辑回归
- 逻辑回归同样可以作为 Boosting 的基础分类器。虽然不如决策树常见，但在一些场景中也是可行的。

总结：
Boosting 方法可以应用于决策树、神经网络、贝式分类法和逻辑回归等多种基础分类器。因此，正确答案是：
A: 决策树
B: 神经网络
C: 贝式分类法
D: 逻辑回归