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[单选题]

基于Boosting的集成学习代表算法不包含（）。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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发布时间：2023-01-23

更多“基于Boosting的集成学习代表算法不包含（）。”相关的问题

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

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3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4题

下面对提升算法(Boosting)描述不正确的是()。

A.提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个弱分类器的权重

B.提升算法基于概率近似正确(probably approximately correct, PAC)理论，即如果已经发现了“弱学习算法”，可将其提升(boosting)为“强学习算法”

C.提升算法将若干个弱分类器(weak classifiers)组合起来，形成一个强分类器(strong classifier)

D.提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个数据的权重

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第5题

对于Boosting算法描述错误的是（）。

A.可将强学习器降为弱学习器

B.从初始训练集训练基学习器

C.对训练样本分布进行调整

D.做错的训练样本多次训练

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第6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7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8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9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10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11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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