下列哪个集成学习器的个体学习器不存在强依赖关系（ ）
A: Boosting
B: AdaBoost
C: 随机森林
D: EM
A: Boosting
B: AdaBoost
C: 随机森林
D: EM
C
举一反三
- 下列哪个集成学习器的个体学习器存在强依赖关系（ ） A: Boosting B: Bagging C: Random Forest D: 随机森林
- 个体学习器之间存在强依赖关系，这种集成称为（ ）。
- 要获得好的集成，个体学习器应满足（ ）。 A: 学习器应该相同 B: 学习器应该不同 C: 学习器不需要太好 D: 学习器不能太差
- 随机森林在以______ 为基学习器构建Bagging集成的基础上,引入了______ 属性选择。随机森林中基学习器的多样性不仅来自______ 扰动,还来自______ 扰动。
- 集成学习是指为解决（），先训练出一系列个体学习器（或称弱学习器），然后再根据某种规则把这些（）整合到一起，得到比单个个体学习器更好的学习效果。
内容
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集成学习就是组合多个学习器，最后可以得到一个更好的学习器
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集成学习通过将多个学习器进行结合，来实现比单一学习器显著优越的学习性能。
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下列关于随机森林模型的描述错误的是() A: 通过训练多棵简单的决策树集成为强学习器 B: 与基本的Bagging算法采用相同的样本抽取方式 C: 每次从所有属性中随机抽取t个属性来训练弱学习器 D: 只能构建分类模型
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下面属于有限假设空间的学习器是？ A: 不一致学习器 B: 不可知学习器 C: 一致学习器 D: PAC学习
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。（ ）