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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
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3题
Bagging集成学习中,每个基学习器之间的关系是?()

A.相加关系

B.相互独立

C.后面的模型必须建立在前面的模型之上

D.相关关系

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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
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()。

A.单个模型之间有低相关性

B.单个模型之间有高相关性

C.单个模型都是用的一个算法

D.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好

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第6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7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8题
基于机器学习算法等人工智能模型具备“黑匣子”特点,机器学习算法(尤其是神经网络)得到的状态评价模型可解释性强,容易推广。()
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第9题
不同于通常涉及大量的规则编码的早期尝试语言处理,现代NLP算法是基于()

A.自动识别

B.机器学习

C.模式识别

D.算法辅助

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第10题
DPoS是一种基于()的共识算法,有点像民主大会,持币人选出几个代表节点来运营网络,用专业运行的网络服务器来保证区块链网络的安全和性能。

A.算力

B.密码算法

C.投票选举

D.安全性能

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第11题
以下属于图像分割的算法的是:()。

A.阈值分割方法(thresholdsegmentationmethod)

B.区域增长细分(regionalgrowthsegmentation)

C.边缘检测分割方法(edgedetectionsegmentationmethod)

D.基于聚类的分割(segmentationbasedonclustering)

E.基于CNN中弱监督学习的分割

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