随机森林中的每棵树都不进行剪枝，因此过拟合的风险很高（）

在判定树归纳中，为什么树剪枝是有用的 后剪枝所需要的计算比先剪枝多，但是通常产生更可靠的树 在机器学习中，如果单纯去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，可以有效解决过拟合的方法包括 （） 我们需要对已生成的树()进行剪枝，将树变得简单，从而使它具有更好的泛化能力。 对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是（）。1.在随机森林的单个树中,树和树之间是有依赖的,而GradientBoostingTrees中的单个树之间是没有依赖的2.这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树3.我们可以并行地生成GradientBoostingTrees单个树,因为它们之间是没有依赖的4.GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好 关于决策树剪枝操作正确的描述是： 森林中住着老虎 “螳螂捕蝉，黄雀在后”，若鹰迁入了蝉，螳螂，黄雀所在森林捕食黄雀，并栖息于树森林中，相关叙述正确的是（　　）。 “螳螂捕蝉，黄雀在后”，若鹰迁入了蝉，螳螂，黄雀所在森林捕食黄雀，并栖息于树森林中，相关叙述正确的是(　　)。 日本的森林覆盖面积很高,因此其木材出口率也较高。( ) 以下说法错误的是（ ）: 一般在哈夫曼树中，权值越大的叶子离根结点越近 哈夫曼树中没有度数为1的分支结点 若初始森林中共有N棵二叉树，最终求得的哈夫曼树中共有2N-1个结点 若初始森林中共有N棵二叉树，进行2N-1次合并后才能剩下最终的哈夫曼树 森林生物群落不包括森林中的（） 若一个具有n个结点、k条边的非连通无向图是一个森林(n＞k)，则该森林中必有()棵树。 中国大学MOOC: 创业投资的风险很高，因此回报必然也很高。 已知某二叉树的后序遍历序列是CEFDBA，中序遍历序列是CBEDFA。与该二叉树对应的树或森林中，叶子的数目是个 天然异龄林中进行优树选择，一般采用（）。 在森林中（)部分活动的动物主要是森林鸟兽。 森林：树() “过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是() 对衰退产业进行救援，不利于新兴产业的发展，因此，大多数发达国家对衰退产业都不进行援助。