请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.以下描述正确的是（）。选项： A:SVM既能够最大化经验损失又能够最小化几何间距 B:k-最近邻（K-NN）是一种无监督式的学习算法 C:逻辑回归常应用于经济预测、疾病自动诊断、点击率预估以及推荐系统等任务中 D:随机森林算法从原数据集中无放回地抽取多个样本，对抽取的样本先用弱分类器（也就是决策树）进行训练，然后把这些决策树组合在一起，最终通过投票得出分类或预测结果
- 2.以下描述正确的是（）。选项： A:k-最近邻（K-NN）是一种无监督式的学习算法 B:逻辑回归常应用于经济预测、疾病自动诊断、点击率预估以及推荐系统等任务中 C:SVM既能够最大化经验损失又能够最小化几何间距 D:随机森林算法从原数据集中无放回地抽取多个样本，对抽取的样本先用弱分类器（也就是决策树）进行训练，然后把这些决策树组合在一起，最终通过投票得出分类或预测结果
- 3.关于随机森林描述不正确的是()。 A: 随机森林是一种集成学习算法 B: 随机森林的随机性主要体现在训练单决策树时，对样本和特征同时进行采样 C: 随机森林算法可以高度并行化 D: 随机森林预测时，根据单决策树分类误差进行加权投票
- 4.关于随机森林描述不正确的是()。 选项： A、随机森林是一种集成学习算法 B、 随机森林的随机性主要体现在训练单决策树时，对样本和特征同时进行采样 C、 随机森林算法可以高度并行化 D、 随机森林预测时，根据单决策树分类误差进行加权投票
- 5. 随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，它组合了多棵决策树，对样本进行训练与预测，在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机有放回的抽取而获得的。 选项： A:正确 B:错误
- 6.随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，它组合了多棵决策树，对样本进行训练与预测,在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机有放回的抽取而获得的。A.正确B.错误
- 7.随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，它组合了（ ）对样本进行训练和预测。 选项： A: 多个数据集 B: 多棵决策树 C: 多组规则 D: 多个模块
- 8.给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个样本的信息来进行预测。这种学习算法称为（） 选项： A、k-means B、k近邻学习 C、随机森林 D、决策树
- 9.以下关于随机森林(RandomForest)说法正确的是（）。A.随机森林由若干决策树组成，决策树之间存在关联性B.随机森林学习过程分为选择样本、选择特征、构建决策树、投票四个部分C.随机森林算法容易陷入过拟合D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据
- 10.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）
- 11.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)。A.正确B.错误
- 12.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
- 13.以下哪些机器学习算法是无监督学习算法? 选项： A、逻辑回归 B、线性回归 C、k-means D、Q学习算法 E、决策树 F、随机森林
- 14.以下哪些机器学习算法是无监督学习算法? 选项： A、逻辑回归 B、线性回归 C、k-means D、Q学习算法 E、决策树 F、随机森林
- 15.随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，如下关于随机森林的描述中，描述错误的是？ 选项： A:随机森林的本质是一种集成学习 B:随机森林的基本单元是决策树 C:随机森林的输出类别由内部决策数的集成结果而定 D:随机森林不能处理高维数据 E:随机森林的各个决策树间不相互独立，会根据已有决策树的情况，进行后续决策树的特征选择
- 16.关于Adaboost分类算法,下列描述不正确的是( ) A.目的是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器B.是一种基于距离的分类算法C.迭代过程中，被弱分类器误分类样本的权值增大，而被正确分类样本的权值减小D.AdaBoost方法能“重点关注”或“聚焦于”那些较难分的样本上
