（）算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。
选项：
A:Boosting
B:支持向量机
C:贝叶斯分类器
D:神经网络
E:nan
发布时间：2024-06-26 21:01:30
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（）算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。
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- 11.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 A: 决策树 B: 支持向量机 C: K近邻 D: 朴素贝叶斯分类器
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