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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
什么
神经网络
学习方法
发布时间:
2024-04-20 11:37:46
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1.
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。 选项: A、决策树 B、支持向量机 C、K近邻 D、朴素贝叶斯分类器
2.
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。( )。选项: A:决策树 B:支持向量机 C:K近邻 D:朴素贝叶斯分类器
3.
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
4.
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。 选项:A.决策树B.支持向量机C.K近邻D.朴素贝叶斯分类器
5.
题目2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. K近邻C. 朴素贝叶斯分类器D. 支持向量机
6.
2325. 用于分类与回归应用的主要算法有( ) 选项: A: 随机森林、Apriori B: 逻辑回归、K均值、决策树 C: 支持向量机、SOM神经网络 D: 决策树、BP神经网络、朴素贝叶斯
7.
随机森林算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来提高预测的准确性。(正确)
8.
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。
9.
SVM是下面哪项的缩写() 选项: A、随机森林 B、支持向量机 C、条件随机场 D、卷积神经网络
10.
常用的分类算法有支持向量机、随机森林、( )等 选项: A、ARIMA时间序列 B、Apriori关联算法 C、朴素贝叶斯 D、K-means E、决策树
11.
机器学习算法()A.逻辑回归和线性回归B.人工神经网络C.支持向量机D.随机森林为代表的集成学习等
12.
下列属于分类器算法的是A.朴素贝叶斯B.决策树C.神经网络D.支持向量机
13.
下列属于常见分类算法的是( )。 选项: A、支持向量机 B、神经网络 C、随机森林 D、逻辑回归
14.
用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络 选项:A、用于监督分类的算法有()。 A支持向量机B决策树C神经网络
15.
以下属于监督学习算法的有( )选项: A:K近邻算法 B:线性回归 C:逻辑回归 D:支持向量机(SVM) E:决策树和随机森林 F:神经网络
16.
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;
17.
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
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