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决策树算法是一种集成学习方法。
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-12 21:30:13
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1.
随机森林是一种基于大模型算法的集成学习方法。 选项: A:正确 B:错误
2.
随机森林是通过集成学习的思想,将多棵决策树进行集成的算法 选项:A、正确B、错误
3.
随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并取其平均值来提高预测准确性。 选项: A:正确 B:错误
4.
随机森林是由若干个决策树组成的集成学习算法。 选项: A:正确 B:错误
5.
Bagging是一种并行式集成学习方法。 选项: A:正确 B:错误
6.
决策树和随机森林之间有什么区别? 选项: A、决策树是一种非监督学习算法,而随机森林是一种监督学习算法。 B、决策树是一种集成学习算法,而随机森林是一种单一的决策模型。 C、决策树和随机森林在应用上没有任何区别。 D、决策树是一个单一的决策模型,而随机森林是由多个决策树组成的集成模型。
7.
随机森林是一种基于____的集成学习方法。 选项:A、决策树B、支持向量机C、随机选择D、神经网络
8.
随机森林算法是基于自举思想的一种决策树改进算法 选项: A:正确 B:错误
9.
决策树是一种逼近离散值目标函数的学习方法,学习到的函数被表示为一棵决策树. ( ) 选项: A:正确 B:错误
10.
随机森林是一种集成学习算法。( ) 选项: A:正确 B:错误
11.
下面对GBDT(梯度提升决策树)集成学习算法描述错误的是() 选项: A、是AdaBoost算法的一种 B、一般用于回归任务 C、通常使用CART决策树作为弱学习器 D、每个弱学习器对前一次迭代的集成学习器的误差进行拟合
12.
随机森林是一种集成学习方法,它由多个什么构成? 选项:A、决策树B、神经网络C、支持向量机D、朴素贝叶斯分类器
13.
中国大学MOOC:随机森林算法是仅对决策树算法的集成
14.
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;
15.
集成学习是一种无监督学习算法。 选项: A:正确 B:错误
16.
随机森林是一种集成学习方法,基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起,每棵决策树单独进行预测,然后计算所有决策树预测结果的平均值(适用于回归分析)或所有决策树“投票”得到最终结果(适用于分类)。选项: A:正确; B:错误
17.
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
18.
Bagging是并行式的集成学习方法 选项:A、正确B、错误
19.
以下属于机器学习方法的是 选项: A:轨迹跟踪 B:决策树 C:K近邻算法 D:随机森林
20.
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
21.
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
22.
【简答题】常见的集成学习方法有哪些?列举主要的算法。
23.
下列各项中, 不属于常见的机器学习方法。 选项: A、 决策树学习 B、 人工神经网络 C、 DES算法 D、 遗传算法
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