下面有關(guān)隨機(jī)森林的說(shuō)法哪個(gè)是錯(cuò)誤的？
A.隨機(jī)森林是一種集成算法，可以使用CART等基學(xué)習(xí)器提高分類的性能。
B.類似裝袋法的樣本抽樣方法，保證每棵樹(shù)的學(xué)習(xí)樣本集的多樣性。
C.每顆樹(shù)都是從屬性集隨機(jī)抽取一定數(shù)目的屬性作為候選的特征。
D.隨機(jī)森林訓(xùn)練后只需選擇性能最好的樹(shù)最為預(yù)測(cè)模型。
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第1題
A、Meta分析的目的是比較和綜合多個(gè)同類研究的結(jié)果
B、針對(duì)高質(zhì)量隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)進(jìn)行的Meta分析其結(jié)論更可靠
C、Meta分析結(jié)果的真實(shí)性和納入研究的質(zhì)量無(wú)關(guān)
D、Meta分析是系統(tǒng)評(píng)價(jià)中常用的數(shù)據(jù)量化匯總方法
E、Meta分析結(jié)果可以通過(guò)森林圖直觀地呈現(xiàn)
F、Meta分析是高級(jí)別的證據(jù)來(lái)源，因此在用Meta分析循證解決問(wèn)題時(shí)無(wú)需評(píng)價(jià)其真實(shí)性
第2題
A、這兩種方法都可以用來(lái)做分類。
B、隨機(jī)森林用來(lái)做分類，梯度提升用來(lái)做回歸。
C、隨機(jī)森林用來(lái)做回歸，梯度提升用來(lái)做分類
D、兩種方法都可以用來(lái)做回歸。
第3題
A、建模前對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗(yàn)可以知道時(shí)間序列是否具有研究?jī)r(jià)值
B、在對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)的時(shí)候，通過(guò)殘差的白噪聲檢驗(yàn)可以知道模型提取信息是否充分
C、一個(gè)隨機(jī)事件呈現(xiàn)出純隨機(jī)波動(dòng)的特征，就認(rèn)為該隨機(jī)事件沒(méi)有包含任何值得提取的有用信息，可以終止分析
D、對(duì)一個(gè)時(shí)序進(jìn)行分析建模時(shí)，只需要在建模前進(jìn)行一次純隨機(jī)性檢驗(yàn)即可
第4題
A、生成器用來(lái)產(chǎn)生帶有隨機(jī)噪聲的一定分布數(shù)據(jù)和真實(shí)樣本數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，判別器用來(lái)區(qū)別實(shí)際數(shù)據(jù)和生成器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
B、生成器可以由Autoencoder實(shí)現(xiàn)
C、生成器和判別器需要交替訓(xùn)練，不斷增加兩者的性能，直至達(dá)到某種博弈的平衡
D、生成器和判別器的代價(jià)函數(shù)在訓(xùn)練過(guò)程中是同時(shí)優(yōu)化的
第5題
A、GBDT算法采用了Boosting技術(shù)，通過(guò)迭代更新樣本的權(quán)重，串行生成序列的決策樹(shù)集合。
B、隨機(jī)森林的基學(xué)習(xí)器采用裝袋法，多個(gè)基學(xué)習(xí)器可以并行執(zhí)行。
C、隨機(jī)森林的準(zhǔn)確度一般好于GBDT算法的準(zhǔn)確度。
D、隨機(jī)森林和GBDT都是決策樹(shù)的集成模型。
第6題
A、隨機(jī)森林只能用來(lái)分類，不能用來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的數(shù)值型結(jié)果。
B、隨機(jī)森林模型訓(xùn)練和應(yīng)用的速度都較決策樹(shù)慢
C、都不做K折交叉驗(yàn)證時(shí)，隨機(jī)森林的性能評(píng)價(jià)比決策樹(shù)的可靠
D、隨機(jī)森林通常性能比決策樹(shù)好
第7題
A、包絡(luò)的一維概率密度為瑞利分布
B、相位的一維概率密度為均勻分布
C、包絡(luò)和相位兩個(gè)隨機(jī)過(guò)程相互獨(dú)立
D、包絡(luò)和相位的一位概率密度是相互獨(dú)立的
第8題
A、純隨機(jī)序列是沒(méi)有分析價(jià)值的序列
B、純隨機(jī)序列的均值是零，方差是定值
C、不同的時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)，其延遲期數(shù)要求也不同
D、由于觀察值序列的有限性，純隨機(jī)序列的樣本自相關(guān)系數(shù)不會(huì)絕對(duì)為零
第9題
A、可以隨機(jī)取值
B、可以通過(guò)例如無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式獲得隱向量的語(yǔ)義特征，
C、通過(guò)樣本的先驗(yàn)分布獲得
D、與真實(shí)樣本的分布盡可能接近，避免使生成器傾向于逼近真實(shí)樣本分布的某個(gè)狹窄部分
第10題
A、一元線性回歸模型的系數(shù)可以使用最小二乘法求得。
B、多元回歸模型的系數(shù)可以使用隨機(jī)梯度下降法求得。
C、一元線性回歸模型的系數(shù)大小和正負(fù)說(shuō)明自變量對(duì)因變量的相對(duì)影響大小。
D、回歸分析的目的是計(jì)算回歸方程的系數(shù)，使得樣本的輸入和輸出變量之間的關(guān)系能夠合理擬合。
