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对于Boosting算法描述错误的是()。
A.可将强学习器降为弱学习器
B.从初始训练集训练基学习器
C.对训练样本分布进行调整
D.做错的训练样本多次训练
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A.可将强学习器降为弱学习器
B.从初始训练集训练基学习器
C.对训练样本分布进行调整
D.做错的训练样本多次训练
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.数据以段为单位读取
B.采用 LRU 算法策略
C.数据缓存的大小对于查询性能没有影响
D.数据以记录为单位读取
A.算法可以用自然语言、流程图、伪代码来描述
B.算法的步骤必须是有限的
C.算法可以没有输入,但必须有输出
D.算法的步骤不需要确切的定义,合适就行
A.该算法适合于大多数的业务
B.该算法会使得网络的平均吞吐率下降
C.该算法在调度时不考虑业务的时延
D.该算法在调度时对于QCI优先级高的业务优先调度对于QCI相同的业务在时间上均匀的分配资源
A.对于非自然图像采用无损压缩
B.只支持华为特定的自然图像压缩算法
C.能自动识别整幅图像中的文字、Windows图框、线条等非自然图像
D.相片、图片等自然图像采用合适的压缩率进行有损压缩