题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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1题

下列哪一项不是机器学习的关键知识（)。

A.数据

B.算力

C.算法

D.CPU

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第2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3题

Bagging方法具有可以并行训练的算法，组合算法可减小方差，基分类器算法需选择小偏差算法的特点。（)

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第4题

下列直接影响传统机器学习算法成败的关键因素是哪个？（)

A.预处理

B.后处理

C.训练方法

D.特征提取

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第5题

机器学习的核心要素包括（)。

A.数据

B.操作人员

C.算法

D.算力

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第6题

在设计混合式教学项目时，将已经规划好的学习活动与资源，在特定学习管理系统中部署好，构建课程学习空间，应该属于以下哪个环节？（)

A.确定目标与评价

B.规划学习路径

C.资源开发与集成

D.管理支持机制设计

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第7题

随机森林算法是一种集成算法。（)

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第8题

在许多应用场景，需要计算速度快和功耗低，例如：自动驾驶，因此需要专用的AI芯片，而不是CPU和GPU芯片，下列说法正确的是()。

A.CPU，GPU芯片都是通用型芯片，运行速度慢，功耗大，不适于AI应用

B.AI芯片只能运行特定的AI算法，包括：图像识别等领域的CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理领域的RNN算法

C.开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分，两者都需要极高的算力和低微的功耗

D.AI芯片是指针对AI算法的专用芯片(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，针对AI算法，设计指令集，具有速度快，功耗低的特点

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第9题

在一阶归纳学习中，只要给定目标谓词，FOIL算法从若干样例出发，不断测试所得到推理规则是否还包含反例，一旦不包含负例，则学习结束，展示了“归纳学习”能力。下面所列出的哪个样例，不属于FOIL在学习推理规则中所利用的样例()？

A.信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子

B.所得到推理规则涵盖的正例

C.背景知识样例

D.所得到推理规则涵盖的反例

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第10题

数据要加工成要素核心是（)。

A.网络

B.算法

C.算力

D.科技

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第11题

数据、算法、算力是人工智能产业的三驾马车，数据是人工智能的基础，数据标注是获取数据的主要渠道。（)

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