关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是(___)
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小
D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f630-c021-5dd340f2240b.html
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可以通过将所有权重初始化为0来训练网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22428.html
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决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22411.html
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自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
解析：自动识别如语音识别、图像识别，分别模仿人类的听觉和视觉，属于人类感官模拟。答案选D
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一根绳子,随机截成3段,可以组成一个三角形的概率是（）。
A. 0.5
B. 0.25
C. 0.167
D. 0.125
解析：几何概率，x<1/2,y<1/2,x+y<1,x+y>1/2,围城的面积为1/4
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下列代码运行结果是？
a=map(lambdax:x**3,[1,2,3])
list(a)
A. [1,6,9]
B. [1,12,27]
C. [1,8,27]
D. (1,6,9)
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神经网络研究属于下列哪个学派?
A. 符号主义
B. 连接主义
C. 行为主义
D. 以上都不是
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事务对数据对象加锁后拥有何种控制权是由封锁的()决定的。
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LLE(Locally Linear Embedding)可以将以弯曲或扭曲的状态埋藏在高维空间中的结构简单地表示在低维空间中
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池化操作的作用是：
A. 上采样
B. 下采样
C. padding
D. 增加特征图通道数
解析：池化操作的作用是下采样
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