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提问人：网友欧阳灿发布时间：2023-06-29

Adaboost的核心思想是（）。

[单选题]

Adaboost的核心思想是（）。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票

B.针对同i个训练集训练不同的弱分类器并集合起来，构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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ABCD

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第1题

以下哪些算法是Boosting的变种？

A.AdaBoost

B.LogitBoost

C.BrownBoost

D.以上三种都是

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第2题

下面不属于决策树算法的是（)

A.ID3

B.C4.5

C.Adaboost

D.CART

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第3题

下列不属于集成方法的是

A.决策树

B.梯度提升树

C.随机森林

D.adaBoost

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第4题

在AdaBoost算法中，如果一个分类器的误差权重为0.5，那么它的“得分”是？

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第5题

下列集成算法中通过Bagging方式提升性能的算法是（)。

A.RandomForest

B.AdaBoost

C.GBDT

D.XGBoost

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第6题

MultiBoosting是一种将AdaBoost作为Bagging成员分类器（即：基学习器）的集成学习算法，试写出MultiBoosting的算法伪代码。

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第7题

基于Boosting的集成学习代表算法有（）。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第8题

AdaBoost算法是一种代表性的提升法，其中样本的权重调整考虑了每一轮模型的错误率，还考虑了多轮训练分类模型的什么操作？

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第9题

AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重（不改变以前分类器的权重）。

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第10题

随机森林算法描述正确的是（)

A.不进行剪枝

B.不用做特征选择

C.建立决策树同原始特征的数目无关

D.对噪声的鲁棒性优于AdaBoost

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第11题

Adaboost算法不属于Boosting方法中的一种经典算法。

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