题目内容
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[单选题]
随机森林采用（）形成每个决策树的训练集，即采用重采样方法产生训练集。
A.Boosting方法
B.Baggging方法
C.Gibbs采样
D.AdaBoosting方法
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A.决策树不要求样本集的各个维度的特征具有同质性
B.一般无法用基于距离的指标来衡量样本集划分结果的紧致性
C.一般不采用熵的概念来度量每个子样本集的纯度
D.决策树是有监督学习方法
假设你有一个非常大的训练集合，如下机器学习算法中，你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的（)。
A.逻辑斯特回归(LR)，以及随机梯度下降(SGD)
B.线性回归及批量梯度下降(BGD)
C.神经网络及批量梯度下降(BGD)
D.针对单条样本进行训练的在线学习
A.负抽样
B.欠抽样
C.假抽样
D.伪抽样
