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[判断题]
Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。（)
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更多“Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。()”相关的问题
第1题
A.算法的组合过程能减小偏差
B.基分类器要选择方差小、泛化能力强的弱分类器
C.只能解决二分类问题
D.异常数据(离群点)影响大
E.精度高，参数少，自适应能力强
F.不易实现并行化训练
第2题
A.基分类器的分类正确率大于50%
B.每个基分类器的训练集和训练结果要有差异
C.基分类器的数量越多越好
D.组合分类器需要重点考虑方差和偏差
第4题
A.在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重是不一样的
B.在每一次训练弱分类器中，每个样本的权重累加起来等于1
C.在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重累加起来等于1
D.该算法将若干弱分类器线性加权组合起来，形成一个强分类器
第5题
A.串行训练的算法，基分类器彼此关联
B.串行算法不断增加训练器训练偏差
C.基分类器应该选择偏差较小的算法
D.并行训练的算法，基分类器彼此关联
第7题
A.分类器性能提升是匀速的，与是否接近最优结果无关
B.分类器越接近最优解，分类器性能提升越慢
C.分类器错误率高，稍微训练即可大幅提升训练结果
D.其余三种说法都对
第10题
A.可以集成出训练误差任意低的分类器
B.基础分类器可以任意弱
C.通过对样本进行加权达到改变训练集的效果
D.被当前基础分类器分错的样本的权重将会减小
第11题
A.可以对不同分类器算法进行集成
B.可以对相同分类器在不同条件下集成
C.集成算法无法在不同条件下进行集成
D.对数据集不同部分分配给不同分类器后集成
