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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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A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林
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
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
A.算力
B.密码算法
C.投票选举
D.安全性能
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