更多“Bagging被誉为“代表集成学习技术水平的方法（）”相关的问题
第1题
随机森林是一种( )集成学习算法。
A.Boosting
B.Bagging
C.Stacking
D.ID3
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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
随机森林是Bagging的一个扩展变体，在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。（)
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第4题
随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择
A.决策树
B.支持向量机
C.K近邻
D.朴素贝叶斯分类器
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第5题
以下机器学习算法中，属于集成学习算法Bagging的是（）。
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第6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7题
随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。
A.决策树
B.支持向量机
C.K近邻
D.朴素贝叶斯分类器
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第8题
以下方法属于集成方法的是（)
A.bagging
B.stacking
C.blending
D.boosting
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第9题
下列集成算法中通过Bagging方式提升性能的算法是（)。
A.RandomForest
B.AdaBoost
C.GBDT
D.XGBoost
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第10题
Boosting方法和Bagging方法都属于集成方法，但是产生训练样本的方式不同（)
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第11题
92、随机森林的基本思想包含
A.Bagging集成学习理论
B.Boosting集成学习理论
C.随机子空间方法
D.迭代优化思想
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