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相较于与BP神经网络的弱分类器,基于Adaboost强分类器的分类模型可以具有更高的分类准确率。( )
选项:
A:对
B:错
准确率
分类
神经网络
发布时间:
2024-05-09 22:55:14
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1.
Adaboost算法在组合基分类器的时候让分类效果好的弱分类器具有较大的权重,而分类效果差的分类器具有较小的权重,并不要求所有分类器权重的和为1。
()
2.
支持向量机属于 选项: A、基于实例的分类器 B、最大间隔分类器 C、神经网络分类器 D、贝叶斯分类器
3.
利用神经网络分类器对医学图像分割时首先需要对神经网络分类器进行训练,常用的训练算法是BP训练算法()。选项: A:对 B:错
4.
组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。
5.
组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。
6.
组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。
7.
下列属于文本分类模型的有()。 选项: A、基于规则的分类模型 B、基于概率的分类模型 C、基于机器学习的分类模型 D、基于神经网络的分类模型
8.
(判断题)多个弱分类器进行学习,可以产生强分类器 选项: A:正确 B:错误
9.
组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。 选项:A、错误 B、正确
10.
组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。选项: A:正确; B:错误
11.
在集成学习中,单个分类器一般称之为弱分类器,组合分类器称之为强分类器
12.
中国大学MOOC: 组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。
13.
各个弱分类器的训练过程结束后,分类误差率小的弱分类器的权重较大,其在最终的分类器中起着较大的决定作用。( )选项: A:对 B:错
14.
在集成学习中,单个分类器一般称之为弱分类器,组合分类器称之为强分类器A.正确B.错误
15.
下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是() 选项: A: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 B: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 C: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 D: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
16.
在Adabooting的迭代中,从第t轮到第t+ 1轮,某个被错误分类样本的惩罚增加了,可能因为该样本()。 选项: A:被第t轮训练的弱分类器错误分类 B:被第t轮后的集成分类器(强分类器)错误分类 C:被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类 D:B和C都正确
17.
以下哪些分类器属于积极学习方法?() 选项: A、Rote分类器 B、贝叶斯分类器 C、决策树 D、基于规则的分类器
18.
选择神经网络分类器操作时,应该选择( )。 选项: A、默认分类器 B、functions条目下的SGD分类器 C、functions条目下的MultilayerPerceptron分类器 D、rules条目下的PART
19.
“垃圾邮件”数据集训练模型来识别垃圾邮件。用训练好的模型对测试集进行预测。调用sklearn中的accuracy_score函数计算预测的准确率:单次测试的准确率为88.27%。 选项: A、朴素贝叶斯分类器使用大量的训练数据可以显著提高预测准确率 B、依次使用了训练集比例70%, 60%, …, 10%来训练模型并测试模型性能。发现随着训练集的减小和测试集增大,模型性能仅有极微小的改变。这说明? C、朴素贝叶斯分类器只需要使用很少的训练数据 D、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率不是很高 E、对于该分类问题,朴素贝叶斯分类器预测准确率很高
20.
各个弱分类器的训练过程结束后,分类误差率小的弱分类器的权重较大,其在最终的分类器中起着较大的决定作用。选项: A:正确; B:错误
21.
下列各项是利用神经网络分类器对乳腺中的感兴趣区域提取步骤,哪些项描述正确()。 选项: A、对样本进行特征提取。 B、设计神经网络分类器。 C、用MC算法训练神经网络分类器。 D、根据分类结果完成感兴趣区域提取。
22.
下列关于⾃适应增强 AdaBoost的描述中,描述错误的是? 选项: A:可灵活选择不同弱分类器 B:AdaBoost可以有效的避免过拟合 C:AdaBoost属于集成学习 D:随机森林属于
23.
WEKA中选择神经网络分类器操作时,应该选择( )。选项: A:functions条目下的SGD分类器 B:functions条目下的MultilayerPerceptron分类器 C:默认的分类器 D:rules条目下的PART
24.
WEKA中选择神经网络分类器操作时,应该选择( )。 选项: A、rules条目下的PART B、functions条目下的SGD分类器 C、functions条目下的MultilayerPerceptron分类器 D、默认的分类器
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