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请问boosting算法中每一个子学习器权重相同还是不同?
算法
是不同
每一个
发布时间:
2024-05-06 10:30:05
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1.
Boosting是一族可将强学习器降为弱学习器的算法
2.
简述集成学习中Bagging与Boosting算法在抽样上的区别
3.
机器学习算法中,以下哪些项属于集成学习策略? 选项: A: Marking B: Boosting C: Stacking D: Bagging
4.
在合奏学习中,我们可以由以下哪些方法获得独立的分类器?选项: A:分割训练数据; B:装袋; C:提升算法(Boosting); D:用不同的学习方法(如决策树、k-近邻、朴素贝叶斯等)
5.
集成学习中boosting算法有: 选项: A:A: RandomForestClassifier B:B: Adaboost C:C: Xgboost D:D: RandomForestRegressor
6.
机器学习算法中,以下不属于集成学习策略的是? 选项: A:Marking B:Boosting C:Stacking D:Bagging
7.
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。选项: A:正确; B:错误
8.
中国大学MOOC: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
9.
随机森林是一种集成学习算法,它主要基于boosting策略。
10.
关于集成学习,以下说法错误的是 选项: A:集成学习一定能提升个体学习器的性能 B:Bagging 方法中,个体学习器之间彼此独立 C:Boosting 是一种重视错误样本的学习方法& D:Boosting 方法中,个体学习器存在强依赖
11.
127/651机器学习算法中,以下不属于集成学习策略的是? 选项: A: Boosting B: Stacking C: Bagging D: Marking
12.
关于集成学习,以下说法错误的是 选项: A:集成学习一定能提升个体学习器的性能& B:&Bagging 方法中,个体学习器之间彼此独立& C:&Boosting 是一种重视错误样本的学习方法& D:&Boosting 方法中,个体学习器存在强依赖
13.
关于集成学习,以下说法错误的是 选项: A:集成学习一定能提升个体学习器的性能 B:Bagging 方法中,个体学习器之间彼此独立 C:Boosting 是一种重视错误样本的学习方法 D:Boosting 方法中,个体学习器存在强依赖 E: F:A G:1
14.
Boosting集成学习中,每个基学习器之间的关系是相互独立的。 选项: A:正确 B:错误
15.
根据训练集获取方式和组合算法的不同,组合分类器的主要类型有Bagging,Boosting,Stacking。选项: A:正确; B:错误
16.
boosting 集成学习中,每个基学习器之间的关系是相互独立的 选项: A:正确 B:错误
17.
机器学习算法中,以下不属于集成学习策略的是? 选项: A:Boosting B:Stacking C:Bagging D:Marking E: F:D G:1
18.
关于集成学习,以下说法错误的是 选项: A:A.集成学习一定能提升个体学习器的性能; B.Bagging 方法中,个体学习器之间彼此独立; C.Boosting 是一种重视错误样本的学习方法; D,Boosting 方法中,个体学习器存在强依赖 B:2 C:3 D:4 E:5 F:6
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