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[单选题]
后向传播是一种用于分类的（)算法，使用梯度下降方法，它搜索一组权重，这组权重可以对数据建模，使得数据元组的网络类预测和实际类标号之间的均方差距离最小。
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
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A.常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART算法
B.C4.5算法中属性选择使用信息增益率，避免了对属性值多的属性过度敏感
C.CART算法的基尼指数与ID3算法的信息增益都是用于属性选择
D.信息增益、信息增益率、基尼指数的计算结果不会影响决策树结构
A.朴素贝叶斯分类方法可以跟决策树和神经网络算法相媲美
B.一种非常成熟的统计学分类方法
C.主要用来确定群组内部和群租间的相似度和相异度
D.主要用于分类问题的归类等
A.支持向量是距离超平面最近的点组成的向量
B.SVM算法不能用于处理非线性数据集
C.SVM可以被用于解决分类问题
D.SVM算法可以使用多种核函数
A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票
B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器
C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器
D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差
A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票
B.针对同i个训练集训练不同的弱分类器并集合起来，构成一个强分类器
C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器
D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差
