题目内容

GBDT算法的描述,不正确的是( )

A. 决策树+Boosting=GBDT
B. GBDT算法主要是用了Boosting方法
C. GBDT与AdaBoost 的对比,都是 Boosting 家族成员,使用弱分类器;都使用前向分步算法
D. 梯度提升算法通过迭代地选择一个梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值

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对于在原空间中线性不可分问题,支持向量机()。

A. 在原空间中寻找非线性函数的划分数据
B. 无法处理
C. 在原空间中寻找线性函数划分数据
D. 将数据映射到核空间中

关于支持向量机中硬间隔和软间隔的说法错误的是()。

A. 软间隔允许一定的样本分类错误
B. 硬间隔要求所有数据分类完全准确,不允许出现错误
C. 软间隔有利于获取更大的分类间隔
D. 硬间隔有利于消除模型的过拟合

关于各类核函数的优缺点说法错误的是:()。

A. 线性核计算简单,可解释性强
B. 高斯核能够应对较为复杂的数据
C. 多项式核需要多次特征转换
D. 高斯核计算简单,不容易过拟合

如果一个样本空间线性可分,那么,我们能找到( )个平面来划分样本。

A. 不确定
B. 1
C. 无数
D. 2