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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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第1题
下面哪一句话对概率近似正确(probably approximately correct, PAC)的描述是不正确的()?

A.强可学习和弱可学习是等价的,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”

B.强可学习模型指学习模型仅能完成若干部分样本识别与分类,其精度略高于随机猜测

C.强可学习模型指学习模型能够以较高精度对绝大多数样本完成识别分类任务

D.在概率近似正确背景下,有“强可学习模型”和“弱可学习模型”

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第2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3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4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5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6题
基于目标域标签来对迁移学习算法进行划分,下列选项中,描述正确的是?()

A.半监督迁移学习

B.基于标签的迁移学习

C.基于样本的迁移学习

D.基于特征的迁移学习

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第7题
下面哪些是基于核的机器学习算法()。

A.最大期望算法

B.径向基核函数

C.线性判别分析法

D.支持向量机

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第8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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第9题
以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是()

A.传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来

B.传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题

C.机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的

D.机器学习中模型的映射关系是自动学习的

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第10题
以下方法中属于基于统计的决策方法的是()。

A.基于部分马尔科夫模型的两步决策算法

B.基于马尔科夫决策过程的强化学习决策方法

C.城市挑战赛Boss无人车应用的有限状态机

D.城市挑战赛Annieway无人车应用的分层状态机

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第11题
()以深度学习、虚拟现实为代表的生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等信息的技术。

A.生成合成类

B.排序精选类

C.调度决策类

D.个性化推送类

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