【判断题】Boosting,个体学习器存在强依赖关系,逐个生成基学习器,每次调整训练数据的样本分布
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【判断题】 加权平均法的权重,一般是从训练数据中学习而得,规模比较大的集成,要学习的权重比较多,较容易导致欠拟合。
A. 对
B. 错
【判断题】分歧代表了个体学习器在样本x上的不一致性。
A. 对
B. 错
【单选题】假设集成通过()结合T个分类器,若有超过半数的基分类器正确则分类就正确。
A. 学习法
B. 简单平均法
C. 加权投票法
D. 简单投票法
【单选题】Boosting 算法关注降低偏差,可对泛化性能()的学习器,构造出很()的集成。
A. 相对弱,强
B. 相对强,弱
C. 相对强,强
D. 相对弱,弱
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