森林和树之间的区别是什么（）A、A.森林是一组域，树是一组共用相同命名空间的林B、B.树是一组使用相同命名空间的域，森林是一组共用相同命名空间的树C、C.树是一组使用相同命名空间的域，森林是一组不共用相同命名空间的树D、D.森林是一组具有相同命名空间的域，树是一组不共用相同命名空间的林
森林和树之间的区别是什么（）
- A、A.森林是一组域，树是一组共用相同命名空间的林
- B、B.树是一组使用相同命名空间的域，森林是一组共用相同命名空间的树
- C、C.树是一组使用相同命名空间的域，森林是一组不共用相同命名空间的树
- D、D.森林是一组具有相同命名空间的域，树是一组不共用相同命名空间的林
相关考题：
下列关于树和二叉树的叙述中,正确的有________。 A、森林和二叉树之间可以相互转换B、树和二叉树之间可以相互转换C、二叉树的子树有左右之分，而树的子树没有左右之分D、二叉树结点的最大度数为 2，而树的结点的最大度数没有限制
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,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好A.2B.1and2C.1,3and4D.2and4
对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是:( ) A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.B这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树.C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,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好
讨论树、森林和二叉树的关系，目的是为了（）。A、借助二叉树上的运算方法去实现对树的一些运算B、将树、森林按二叉树的存储方式进行存储并利用二叉树的算法解决树的有关问题C、将树、森林转换成二叉树D、体现一种技巧，没有什么实际意义
单选题讨论树、森林和二叉树的关系，目的是为了（）。A借助二叉树上的运算方法去实现对树的一些运算B将树、森林按二叉树的存储方式进行存储并利用二叉树的算法解决树的有关问题C将树、森林转换成二叉树D体现一种技巧，没有什么实际意义
多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是（）A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
问答题森林区划与林业区划的区别与联系是什么？