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下面关于随机森林和梯度提升集成方法的说法哪个是正确的?( )

A. 这两种方法都可以用来做分类
B. 随机森林用来做分类,梯度提升用来做回归
C. 随机森林用来做回归,梯度提升用来做分类
D. 两种方法都可以用来做回归

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LightGBM与XGBoost相比,主要有以下几个改进:

A. 基于梯度的单边采样算法(Gradient-based One-Side Sampling, GOSS)
B. 互斥特征捆绑算法(Exclusive Feature Bundling, EFB)
C. 直方图算法(Histogram)
D. 基于最大深度的 Leaf-wise 的垂直生长算法

以下关于支持向量机的说法正确的是 ( )。

A. SVM适用于大规模数据集
B. SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化
C. SVM方法简单,鲁棒性较好
D. SVM分类面取决于支持向量

支持向量机有哪些常用的核函数( )。

A. 高斯核
B. 拉普拉斯核
C. 线性核
D. 多项式核

下面关于支持向量机的描述正确的是( )。

A. 是一种监督学习的方法
B. 可用于多分类的问题
C. 支持非线性的核函数
D. 是一种生成模型

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