许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入（）而得。 A.层级结构 B.高维映射 C.降维 D.分类

答案是 B. 高维映射。

许多功能更为强大的非线性模型通常可以在线性模型的基础上通过引入高维映射来实现。高维映射指的是将原始输入数据转换成更高维度的表示，从而使模型能够学习到更为复杂的非线性关系。这样做能够使模型更加强大，能够解决更为复杂的问题。

另外，层级结构（A）通常指的是深度学习模型中的架构，即模型由多个不同的层构成。降维（C）指的是降低数据的维度，通常是为了使用更少的特征来表示数据，从而降低模型的复杂度或提高模型的效率。分类（D）是机器学习中的一种常见任务，指的是将输入数据分配到一个或多个已知的类别中。