通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为()
A.组合(ensemble)
B.聚集(aggregate)
C.合并(combination)
D.投票(voting)
A、组合(ensemble)
A.组合(ensemble)
B.聚集(aggregate)
C.合并(combination)
D.投票(voting)
A、组合(ensemble)
A.模型预测准确率已经很高了,我们不需要做什么了
B.模型预测准确率不高,我们需要做点什么改进模型
C.无法下结论
D.以上答案都不正确
A.可提高博客中信息和资源管理的有效性
B. 可对日志分类进行添加、修改操作,但不能删除
C. 通过“日志分类管理”命令可对日志分类进行管理
D. 可添加多个日志分类
A.对于若干和弱学习器的输出进行平均得到最终的预测输出
B.少数服从多数,数量最多的类别为最终的分类类别
C.不光要求获得最高票,还要求票过半数
D.将训练集弱学习器的学习结果作为输入,将训练集的输出作为输出,重新训练一个学习器来得到最终结果
A.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的
B.如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低
C.如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低
A.和Adaboost相比,随机森林对错误和离群点更鲁棒
B.随机森林准确率不依赖于个体分类器的实例和他们之间的依赖性
C.随机森林对每次划分所考虑的属性数很偏感
D.Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重
(22 )下列哪项工作与软件缺陷管理和追踪无关
A )对缺陷应该包含的信息条目、状态分类等进行完善设计
B )通过软件系统自动发送通知给相关开发和测试人员,使缺陷得到及时处理
C )对测试用例的执行结果进行记录和追踪
D )通过一些历史曲线和统计曲线来分析和预测未来的缺陷发现情况