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[判断题]
随机森林算法是一种集成算法。（)
提问人：网友陈珊
发布时间：2022-01-07
如搜索结果不匹配，请 
B、NiveBayes是一种特殊的Bayes分类器，其一个假定是每个变量相互独立
C、Xgboost是一种优秀的集成算法，其优点包括速度快对异常值不敏感，支持自定义损失函数等等
D、随机森林中列采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不容易出现过拟合
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第3题
下面有关随机森林的说法哪个是错误的？
A、随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。
B、类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。
C、每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。
D、随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
第6题
试扩充深度优先搜索算法,在遍历图的过程中建立生成森林的子女-兄弟链表。算法的首部为其中,指
试扩充深度优先搜索算法，在遍历图的过程中建立生成森林的子女-兄弟链表。算法的首部为
其中，指针t指向生成森林上具有图顶点v信息的根结点。(提示：在继续按深度方向从根v的某一未访问过的邻接顶点w向下遍历之前，建立子女结点。但需要判断是作为根的第一个子女还是作为其子女的右兄弟链入生成树)
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其中，指针t指向生成森林上具有图顶点v信息的根结点。(提示：在继续按深度方向从根v的某一未访问过的邻接顶点w向下遍历之前，建立子女结点。但需要判断是作为根的第一个子女还是作为其子女的右兄弟链入生成树)
第7题
另一个著名的构造最小生成树的方法是索林(Sollin)算法，此算法将求连通带权图的最小生成树的过程分为若于阶段，每一阶段选取若干条边.算法思路如下：
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(1)将每个顶点视为一棵树，图中所有顶点形成一个森林;
(2)为每棵树选取一条边，它是该树与其他树相连的所有边中权值最小的一条边，把该边加入生成树中。如果某棵树选取的边已经被其他树选过，则该边不再选取。
重复以上操作，直到整个森林变成一棵树。
以图8-44所示的图为例，写出执行以上算法的过程。
