题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
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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（请给出正确答案）
A.Adaboost
B.GBDT
C.XGBOOST
D.随机森林
答案
更多“基于Boosting的集成学习代表算法有（）。”相关的问题
第2题
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
第8题
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
第9题
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
第10题
B.Spark Streaming 准实时流计算框架，数据可以消费MQ，Kafka等
C.Spark Ml lib基于机器学习算法库，封装了主流的机器学习算法
D.Spark Graph X 进行基于图计算的服务支持
