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相关试题
- 1.个体学习器不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，在集成学习中称为（）方法。 选项： A:Bagging B:NN C:SVM D:Boosting
- 2.个体学习器不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法,在集成学习中称为Boosting方法。 选项： A:正确 B:错误
- 3.（）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
- 4.个体学习器之间不存在强依赖关系，这样的集成称为（）。 选项： A、boosting B、bagging C、adaboost D、RF
- 5.个体学习器不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，在集成学习中称为( )方法。
- 6.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
- 7.随机森林是决策树的集成,是一种()方法。 选项： A:pasting B:Bagging C:Boosting D:stacking
- 8.随机森林是决策树的集成，是一种什么方法（） 选项： A:stacking B:Boosting C:pasting D: Bagging
- 9.随机森林是决策树的集成，是一种什么方法（ ） 选项： A:Boosting B:stacking C:pasting D:Bagging
- 10.体学习器不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，在集成学习中称为( )方法。
- 11.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
- 12.集成学习中的Bagging算法，个体学习器不存在强依赖关系，并行进行。
- 13.集成学习中的Bagging算法，个体学习器不存在强依赖关系，并行进行。
- 14.数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是 选项： A:单个模型之间有高相关性 B:在随机森林的单个树中，树和树之间是有依赖的，而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的 C:我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树，因为它们之间是没有依赖的，GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好 D:以上都不正确
- 15.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
- 16.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
- 17.(多选题)以下那种算法是集成学习算法() 选项： A: XGBoost B: 随机森林 C: 决策树 D: AdaBoost
- 18.关于集成学习，以下说法错误的是 选项： A:A.集成学习一定能提升个体学习器的性能; B:B.Bagging 方法中，个体学习器之间彼此独立; C:C.Boosting 是一种重视错误样本的学习方法; D:D,Boosting 方法中，个体学习器存在强依赖
- 19.下列哪些是基于Boosting的集成学习方法 选项： A:Adaboost B:Random Forest（bagging） C:Stacking D:GDBT
- 20.Boosting方法中，个体学习器存在强依赖。Bagging方法中，个体学习器之间彼此独立 选项： A:正确 B:错误
