题目内容
（请给出正确答案）
A.Boosting是一种集成建模方法
B.Boosting既可以用来选择样本，也可以用来选择变量
C.Boosting在迭代中更加关注预测误差小的样本
D.Boosting既可以用于定量，也可以用于定性分析
参考答案
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A.网中网(NIN)结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积，提升了模型的计算性能，但计算量显著增加
B.网络层数越多，学习率可设置偏大，否则容易引起梯度消失
C.VGG只要很少的迭代次数就会收敛，这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用
D.Bagging中每个训练集互不相关，而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整，所以不能并行计算
A、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)
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、提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个数据的权重
D、提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个弱分类器的权重
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
A.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
B.在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重是不一样的
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.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
A.Python能指定常量
B.Python定义变量后，需要马上初始化
C.Boosting的一个优点是不会过拟合
D.Python不能定义空变量
A.强可学习和弱可学习是等价的，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”
B.强可学习模型指学习模型仅能完成若干部分样本识别与分类，其精度略高于随机猜测
C.强可学习模型指学习模型能够以较高精度对绝大多数样本完成识别分类任务
D.在概率近似正确背景下，有“强可学习模型”和“弱可学习模型”
A.在概率近似正确背景下，有“强可学习模型”和“弱可学习模型”
B.强可学习模型指学习模型能够以较高精度对绝大多数样本完成识别分类任务
C.强可学习模型指学习模型仅能完成若干部分样本识别与分类，其精度略高于随机猜测
D.强可学习和弱可学习是等价的，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”
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