A、能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfitting
B、Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是Bootstrap
C、主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合
D、进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据
答案：A
A、能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfitting
B、Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是Bootstrap
C、主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合
D、进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据
答案：A
A. time
B. sklearn
C. os
D. opencv
解析：见算法解析
A. 随机森林
B. Adaboost
C. kNN
D. XGBoost
解析：集成方法分类为：Bagging(并行训练)：随机森林，Boosting（串行训练）：Adaboost， GBDT: XgBoost,Stacking,Blending
A. 低维嵌入
B. 核化线性降维
C. 主成分分析
D. k近邻学习
A. 18
B. 9
C. 3
D. 2
A. 可理解性可记忆性可体验性
B. 可接受性可记忆性可体验性
C. 可接受性可记忆性可呈现性
D. 可理解性可记忆性可呈线性
A. 指数损失函数
B. 均方损失函数
C. 对数损失函数
D. Hinge 损失函数
A. 2*3的数组
B. 1*1的数组
C. 3*2的数组
D. 以上都不对
A. 与现实世界平行
B. 反作用于现实世界
C. 真实感与现实映射
D. 多种高技术综合
解析：与现实世界平行、反作用于现实世界、多种高技术综合，是未来元宇宙的三大特征
