以下文字与答案无关
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线性回归
B:GBDT
C:随机森林
D:Xgboost
XGBoost算法的⽬标函数采⽤了⼆阶泰勒展开
B:XGBoost算法的速度要⽐GBDT快
C:XGBoost算法要求对数据进⾏归⼀化或者标准化
D:XGBoost算法的效果通常优于传统的机器学习模型
GMM
B:Xgboost
C:聚类
D:关联规则
Marking
B:Bagging
C:Boosting
D:Stacking
GBDT训练速度比随机森林快(同数据集、树的数量相同)
B:GBDT算法比随机森林容易过拟合
C:随机森林的更偏向于减小方差,GBDT更偏向于减小偏差
D:GBDT与随机森林都可以使用CART树作为基础树模型
训练神经网络的学习速率,迭代次数,批次大小。
B:KNN中的K。
C:随机森林当中的树的棵数。
D:线性回归的权重系数w。
决策树
B:SVM
C:神经网络
D:随机森林
E:逻辑回归 F:KNN
线性回归
B:逻辑回归
C:贝叶斯算法
D:K-近邻算法
机器学习包括深度学习
B:深度学习包括机器学习
C:机器学习与深度学习无关
D:深度学习和机器学习重叠的部分,也有独立的部分
A、监督学习
B、非监督学习
C、强化学习
D、线性回归
22.机器学习算法中,以下不属于集成学习策略的是? A.Boosting;;B.Stacking;;C.Bagging;;D.Marking
动物学习
B:人类学习
C:信号学习
A.通用问题求解器
B.深度学习
C.机器学习
D.贝叶斯网络