下列选项中,哪个不是Boosting方法的特点?
A.串行训练的算法
B.基分类器彼此关联
C.串行算法不断减小分类器训练偏差
D.组合算法可以减小偏差
- · 有6位网友选择 C,占比75%
- · 有1位网友选择 D,占比12.5%
- · 有1位网友选择 B,占比12.5%
A.串行训练的算法
B.基分类器彼此关联
C.串行算法不断减小分类器训练偏差
D.组合算法可以减小偏差
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
A、有监督学习方法
B、无监督学习方法
C、速度快,分类决策规则明确
D、需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征
E、未考虑特征间的相关性
F、分类无偏性好,但容易发生过拟合
A、算法的组合过程能减小偏差
B、基分类器要选择方差小、泛化能力强的弱分类器
C、只能解决二分类问题
D、异常数据(离群点)影响大
E、精度高,参数少,自适应能力强
F、不易实现并行化训练
A、可以对不同分类器算法进行集成
B、可以对相同分类器在不同条件下集成
C、集成算法无法在不同条件下进行集成
D、对数据集不同部分分配给不同分类器后集成
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