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[单选题]

基于Bagging的集成学习代表算法有()。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第1题
基于Boosting的集成学习代表算法有()。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第2题
下列哪个算法是Bagging的集成学习算法()

A.GBDT

B.RandomForest

C.xgboost

D.以上都不是

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第3题
关于bagging下列说法错误的是:()。

A.各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练

B.最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林

C.当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠

D.为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子集

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第4题
以下对模型性能提高有帮助的是()。

A.数据预处理

B.特征工程

C.机器学习算法

D.模型集成

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第5题
集成学习中多样性的增强有哪些()。

A.数据样本扰动

B.输入属性扰动

C.输出表示扰动

D.算法参数扰动

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第6题
在动态视觉跟踪计算学中,主要的目标跟踪算法有()

A.基于特征点的跟踪算法

B.基于在线学习模型的算法

C.基于深度学习的算法

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第7题
随机森林算法是以决策树为基分类器,采用各种随机化措施来增强整体泛化能力的一种Bagging组合分类器。()
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第8题
机器学习算法中,以下不属于集成学习策略的是?()

A.Stacking

B.Boosting

C.Baggin

D.Markin

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第9题
支持向量机算法属于()。

A.决策树学习

B.统计学习

C.集成学习

D.记忆学习

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第10题
以下算法中不属于基于深度学习的图像分割算法是()。

A.FCN

B.deeplab

C.Mask-RCNN

D.kNN

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第11题
下列关于人工智能在不同领域的应用,描述不正确的是()

A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器

B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习,过大量数据分析学习棋谱,再通过增强学习的方法自我博弈,寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手

C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的,它们之间没有必然的联系

D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一,是一种模拟动物神经网络行为特征,进行并行信息处理的算法模型

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