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基于Bagging的集成学习代表算法有()。
A:Adaboost
B:GBDT
C:XGBOOST
D:随机森林
算法
发布时间:
2024-04-20 11:44:25
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1.
基于Boosting的集成学习代表算法不包含()。 A.Adaboost B.GBDT C.XGBOOST D.随机森林
2.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() 选项: A、决策树 B、逻辑回归 C、随机森林 D、GBM
3.
基于 Boosting 的集成学习代表算法不包含( )。 选项: A、Adaboost B、GBDT C、XGBOOST D、随机森林
4.
随机森林是一种( )集成学习算法。 选项: A、Boosting B、 Bagging C、 Stacking D、 ID3
5.
基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?() 选项: A、Adaboost B、GBDT C、XGBOOST D、随机森林
6.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法 Bagging的是()A.决策树B.逻辑回归C.随机森林D.GBM
7.
()是并行式集成学习方法最著名的代表 选项: A:随机森林 B:Boosting C:Bagging D:AdaBoost
8.
以下属于集成学习方法的有() 选项: A:决策树; B:boosting; C:随机森林; D:bagging;
9.
集成学习算法中bagging算法是采用( )方法构造不同的学习器进行集成的 选项: A、学习算法不同 B、随机采样生成不同的学习器 C、有重复的采样生成不同的学习器 D、学习器的权重不同
10.
下列哪个集成学习器的个体学习器存在强依赖关系( ) 选项: A、Boosting B、 Bagging C、 Random Forest D、 随机森林
11.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是()
12.
下列哪些算法框架无法与决策Tree构成机器学习中的随机森林算法? 选项: A:Bagging B:AdaBoost C:Gradient D:Boostingrooting
13.
以下哪种算法不是基于树的集成学习方法( ) 选项: A: 随机森林 B: AdaBoost C: 梯度提升树(GBRT) D: XGBoost
14.
下列哪个集成学习器的个体学习器存在强依赖关系() 选项: A:A、Boosting B:B、Bagging C:C、Random Forest D:随机森林
15.
随机森林是有监督学习的算法,不属于集成学习的范畴A.正确B.错误
16.
机器学习算法()A.逻辑回归和线性回归B.人工神经网络C.支持向量机D.随机森林为代表的集成学习等
17.
随机森林是一种集成学习算法。( ) 选项: A:正确 B:错误
18.
随机森林是一种基于什么原理的集成学习算法? 选项: A、线性回归 B、决策树 C、支持向量机 D、逻辑回归
19.
随机森林属于集成学习中的哪类算法A.BoostingB.baggingC.stackingD.AdaBoost
20.
随机森林属于集成学习中的哪类算法 选项:A、BoostingB、baggingC、stackingD、AdaBoost
21.
以下那种算法不是集成学习算法( )选项: A:随机森林; B:AdaBoost; C:XGBoost; D:决策树
22.
简述集成学习中Bagging与Boosting算法在抽样上的区别
23.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法Boosting的是( ) 选项: A、决策树 B、逻辑回归 C、随机森林 D、GBM
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