题目内容
(请给出正确答案)
[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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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
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.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来,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
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