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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

对于Boosting算法描述错误的是()。

A.可将强学习器降为弱学习器

B.从初始训练集训练基学习器

C.对训练样本分布进行调整

D.做错的训练样本多次训练

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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
Boosting算法是一种人工神经网络算法()
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第3题
根据训练集获取方式和组合算法的不同,组合分类器的主要类型有Bagging,Boosting,Stacking。()
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第4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5题
下列哪项叙述是正确的()

A.LR模型在加入正则化项后Variance将增大

B.线性SVM是寻找最小边缘的超平面的一个分类器

C.Xgboost和GDBT都是属于boosting算法

D.xgboost和随机森林都是属于bagging算法

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第6题
对于对称加密算法,下述哪一项的描述是错误的()。

A.分组密码无法通过有限的明文和密文对推导出密钥

B.加密解密使用相同的密钥

C.一次一密要求双方事先确定密钥集及密钥使用顺序

D.加密解密算法是标准的、公开的

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第7题
以下对于UIOT软件描述正确的是?()

A.业内首创多用户管理系统

B.业内首创首页定制功能

C.先进的算法设计

D.业内首创分区布防功能

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第8题
下列关于算法速度的描述,正确的是()。

A.一般来说,测试算法速度的方法就是在计算机上运行,执行快的说明算法就快

B.多项式时间算法在任何情况下都要比指数时间算法快

C.可以使用空间复杂度来描述算法的速度

D.对于问题规模比较大的时候,对数时间算法比指数时间算法快非常多

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第9题
在 MySQL 数据库中,InnoDB 数据缓冲池用于数据读写描述正确的是()

A.数据以段为单位读取

B.采用 LRU 算法策略

C.数据缓存的大小对于查询性能没有影响

D.数据以记录为单位读取

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第10题
下列有关算法的描述中错误的是()

A.算法就是数值计算方法

B.算法是程序设计的灵魂

C.算法可以用自然语言或流程图描述

D.解决一个问题的算法可以有多种

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第11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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