在合奏学习中，我们可以由以下哪些方法获得独立的分类器？
选项：
A:分割训练数据;
B:装袋;
C:提升算法（Boosting）;
D:用不同的学习方法（如决策树、k-近邻、朴素贝叶斯等）
发布时间：2024-06-21 16:00:29
请在 下方输入 要搜索的题目：
在合奏学习中，我们可以由以下哪些方法获得独立的分类器？
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.常见的分类算法有（） 选项： A:决策树 B:贝叶斯分类算法 C:人工神经网络 D:k-近邻方法
- 2.下列选项中哪些属于监督学习分类方法:( )。A.支持向量机B.最近邻法C.决策树D.朴素贝叶斯分类法
- 3.以下是传统机器学习的算法的是（ ）。 选项： A:K近邻方法 B:Adaboost算法 C:贝叶斯算法 D:决策树算法
- 4.【多选题】下列选项中哪些属于监督学习分类方法:()。 A. 支持向量机 B. 最近邻法 C. 决策树 D. 朴素贝叶斯分类法
- 5.常见的分类算法包括（ ） 选项： A:线性回归 B:逻辑回归 C:贝叶斯算法 D:K-近邻算法
- 6.大数据的经典算法包括() 选项： A:分类与回归树 B:支持向量机 C:朴素贝叶斯模型 D:最近邻分类算法
- 7.（ ）提供了一种用图形模型来捕获特定领域的先验知识的方法。 选项： A:决策树分类法 B:最近邻分类器 C:神经网络 D:朴素贝叶斯分类法
- 8.以下关于朴素贝叶斯的说法中，哪—项是错误的（ ）。选项： A:贝叶斯分类器应用于大型数据库具有较高的准确性和快速的速度 B:朴素贝叶斯的“朴素"，指的是该方法需要假设各个特征之间是独立的 C:朴素贝叶斯是—种简单的多分类算法 D:朴素贝叶斯算法依赖于人工神经网格，因此使用起来非常复杂
- 9.监督学习方法又可以分为生成式方法和判别式方法。下面哪个方法属于生成式方法（ ）。选项： A:朴素贝叶斯（Naive Bayes）; B:决策树; C:回归模型; D:k近邻方法（kNN）
- 10.下列关于贝叶斯分类器说法正确的是（__）。 选项： A、贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 B、贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率作为分类依据 C、朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 D、朴素贝叶斯分类算法采用了属性条件独立性假设
- 11.sklearm.naive_bayes 模块实现了朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法，下列模型不是朴素贝叶斯分类器的是（)。 选项： A: BernoulliNB（） B: GaussianNB（） C: NeighborsSNB（） D: MultinomialNB（）
- 12.下面哪些属于分类算法 选项： A:逻辑回归 B:决策树 C:朴素贝叶斯 D:随机森林
- 13.sklearn.naive_bayes模块实现了朴素贝叶斯算法,基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法,下列模型不是朴素贝叶斯分类器的模型的是()。 A: BernoulliNB) B: GaussianN) C: NeighborsNB) D: MultinomialNB)
- 14.以下关于朴素贝叶斯的说法中，哪一项是错误的？ 选项： A、贝叶斯分类器应用于大型数据库具有较高的准确性和快速的速度 B、朴素贝叶斯的“朴素”，指的是该方法需要假设各个特征之间是独立的 C、朴素贝叶斯是一种简单的多分类算法 D、朴素贝叶斯算法依赖于人工神经网格，因此使用起来非常复杂
- 15.(多选题)大数据的经典算法包括() 选项： A: 分类与回归树 B: 支持向量机 C: 朴素贝叶斯模型 D: 最近邻分类算法
- 16.大数据的经典算法包括()(多选题) 选项： A: 支持向量机 B: 最近邻分类算法 C: 分类与回归树 D: 朴素贝叶斯模型
- 17.【单选题】下列方法中属于无监督学习方法的是（ ）。 A.朴素贝叶斯分类算法 B.神经网络算法 C.聚类算法 D.线性回归方法
- 18.以下哪个算法是基于规则的分类器( )。A.神经网络B.K-均值算法C.朴素贝叶斯D.决策树
