更多“AdaBoost算法对于新的样本点，预测出的分类结果是通过投…”相关的问题
第1题
Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。（)
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第2题
Adaboost算法不属于Boosting方法中的一种经典算法。（)
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第3题
对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样布不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。（)
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第4题
下列选项中属于Adaboost算法的特点的是（)
A.算法的组合过程能减小偏差
B.基分类器要选择方差小、泛化能力强的弱分类器
C.只能解决二分类问题
D.异常数据(离群点)影响大
E.精度高，参数少，自适应能力强
F.不易实现并行化训练
第5题
Boosting算法是通过不断提升基分类器的性能来得到更好的组合分类结果的方法。（)
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第6题
SVM算法通过搜索最大边缘超平面来实现分类，并期望具有较大边缘的超平面对测试集或未知分类的数据集比具有较小边缘的超平面更准确（）
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第7题
在Ada Boosting算法中，如果某个样本无法被当前弱分类器分类成功，则减少该样本权重，否则增大该样本权重。（)
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第8题
使用预测算法进行预测时，可以不进行模型训练就能直接预测出数据。（)
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第9题
大数据预测分析是指通过从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，便可以通过模型带入新的数据，从而预测出未来的数据（）
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第10题
对于无法盘车的设备可以通过定期切换或点试来进行。（)
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