自适应增强（AdaBoost）算法的主要特点是什么（）

单项选择题自适应增强（AdaBoost）算法的主要特点是什么（）

A.对异常值敏感
B.等权重地考虑所有特征
C.适应性地调整弱学习器的权重
D.只能用于分类问题

1.单项选择题Kullback-Leibler散度在机器学习中通常用来测量什么（）

A.两个概率分布的相似性
B.模型的准确度
C.数据的方差
D.数据的偏态

2.单项选择题集成学习中的堆叠（stacking）方法主要目的是什么（）

A.提高模型的训练速度
B.结合不同模型的优势
C.降低模型的复杂性
D.减少过拟合的风险

3.单项选择题共轭梯度法（conjugate gradient method）主要用于解决什么问题（）

A.线性回归问题
B.非线性优化问题
C.逻辑回归问题
D.聚类问题

4.单项选择题旋转森林（rotation forest）是一种什么样的集成学习方法（）

A.基于装袋的集成
B.基于提升的集成
C.基于堆叠的集成
D.基于特征选择的集成

5.单项选择题盒须图（boxplot）主要用于显示什么统计数据（）

A.数据的相关性
B.数据的分布和异常值
C.数据的平均值和标准差
D.数据的频数分布

6.单项选择题拉格朗日乘子在优化问题中的作用是什么（）

A.加速计算过程
B.提供约束条件的解决方法
C.简化目标函数
D.改善梯度下降的稳定性

7.单项选择题梯度下降算法中，学习率（learning rate）的作用是什么（）

A.控制模型的学习速度
B.确定最优解的位置
C.加速收敛过程
D.增加模型的存储空间

8.单项选择题随机森林中的森林是什么意思（）

A.数据的集合
B.决策树的集合
C.特征的集合
D.模型参数的集合

9.单项选择题在大模型训练中，哪些算法常用于优化模型性能（）

A.梯度下降
B.牛顿法
C.遗传算法
D.粒子群优化

10.单项选择题在机器学习中，特征缩放通常指什么（）

A.减少特征的数量
B.将特征值转换为较小的范围
C.增加特征的维度
D.改变特征的数据类型