Bagging的主要特点有：

下列关于集成算法说法正确的是 A: Bagging是一种串行训练方法 B: Bagging算法需要重新抽样生成多个样本集 C: 随机森林是一种基于Boosting的算法 D: Bagging算法模型可解释性强

以下机器学习算法中,属于集成学习算法 Bagging的是()

中国大学MOOC: 装袋算法（Bagging）使用什么作为数据生成分布的代理？

机器学习算法中，以下哪些属于集成学习的策略？ A: Boosting B: Bagging C: Marking D: Stacking

下列关于集成方法的描述正确的是（ ）。 A: 集成方法通常比单个模型有更好的预测性能 B: 集成方法有更好的解释力 C: Bagging、Boosting、Swimming是三种经典的集成方法 D: Bagging的目标是减小偏差

以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() A: 决策树 B: 逻辑回归 C: 随机森林 D: GBM

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

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。

Bagging是并行式集成学习的最著名的代表，给定训练数据集，采用（ ）方法采样数据。 A: 留出法 B: 自主采样 C: 交叉验证法