A、任意尺度输入
B、效率高
C、结合浅层信息
D、分割不够精细
答案：ABC
解析：主要应用
A、任意尺度输入
B、效率高
C、结合浅层信息
D、分割不够精细
答案：ABC
解析：主要应用
A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B. 子树可能在决策树中重复多次
C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D. 寻找最佳决策树是NP完全问题
A. Bagging
B. 随机森林
C. AdaBoost
D. 决策树
A. 什么都不产生
B. 虚数
C. 程序崩溃
D. ValueError错误
解析：对负数取平方根，即使用函数math.sqrt(x)，其中x为负数，将产生ValueError错误
A. 给数据打标签
B. 将数据按类别聚合
C. 使智能体获得最大奖赏
D. 实现特定目标
解析：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
A. keySet()
B. keys()
C. values()
D. list()
A. 标准差
B. 均方差
C. 残差
D. 方差
解析：每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的残差
解析：应加大学习率
A. GaussianNB
B. BernoulliNB
C. MultinomialNB
D. BaseDiscreteNB
解析：GaussianNB 适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。
