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Boosting算法是通过不断提升基分类器的性能来得到更好的组合分类结果的方法。（)
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更多“Boosting算法是通过不断提升基分类器的性能来得到更好的组合分类结果的方法。()”相关的问题
第2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4题
B.提升算法基于概率近似正确(probably approximately correct, PAC)理论，即如果已经发现了“弱学习算法”，可将其提升(boosting)为“强学习算法”
C.提升算法将若干个弱分类器(weak classifiers)组合起来，形成一个强分类器(strong classifier)
D.提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个数据的权重
第6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7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8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
