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[单选题]
关于决策树算法的描述，错误的是？（)
A.自下向上递归方式构造决策树
B.有监督的算法
C.非参数学习算法
D.生成的分类规则易于理解
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A.CHAID只能建立二叉树
B.CHAID算法是一种决策树算法
C.CHAID算法从统计显著性检验角度确定了当前最佳分组变量和分割点。
D.CHAID的输入变量和输出变量只能是分类型变量
A.决策树是一种监督式学习
B.监督式学习不需要标签就可以训练
C.监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
D.监督式学习是一种基于规则的算法
A.RCNN生成大约2k个候选框
B.RCNN把所有侯选框缩放成固定大小
C.RCNN结合NMS(非极大值抑制)获得区域边框(BBox)
D.RCNN采用SVM对候选框进行位置预测
A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
B.决策树(DecisionTree,DT)
C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
D.决策树(DecisionTree,DT)
A.决策树不要求样本集的各个维度的特征具有同质性
B.一般无法用基于距离的指标来衡量样本集划分结果的紧致性
C.一般不采用熵的概念来度量每个子样本集的纯度
D.决策树是有监督学习方法
A.是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
B.研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能
C.机器学习强调三个关键词：算法、模型、训练
D.基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一
A.KNN
B.A*算法
C.决策树
D.遗传算法
