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更多“Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。()”相关的问题
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.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”
A.BP学习算法
B.PB训练算法
C.利用大数据进行深度学习
D.自适应学习算法
A.GBDT算法采用了Boosting技术，通过迭代更新样本的权重，串行生成序列的决策树集合。
B.随机森林的基学习器采用装袋法，多个基学习器可以并行执行。
C.随机森林的准确度一般好于GBDT算法的准确度。
D.随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。
A.训练阶段数据的加权和分类阶段每个弱分类器的加权
B.训练阶段数据的加权，没有分类阶段每个弱分类器的加权
C.分类阶段每个弱分类器的加权，没有训练阶段数据的加权
D.既没有训练阶段数据的加权，也没有分类阶段每个弱分类器的加权
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