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[判断题]

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

根据训练集获取方式和组合算法的不同，组合分类器的主要类型有Bagging，Boosting，Stacking。（)

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第3题

随机森林算法是以决策树为基分类器，采用各种随机化措施来增强整体泛化能力的一种Bagging组合分类器。（)

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第4题

使用组合分类器是为了在降低整体分类器训练代价的同时提升分类器的整体性能。（)

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第5题

Bagging方法具有可以并行训练的算法，组合算法可减小方差，基分类器算法需选择小偏差算法的特点。（)

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第6题

下列选项中属于分类器训练过程中的特点的是（)

A.分类器性能提升是匀速的，与是否接近最优结果无关

B.分类器越接近最优解，分类器性能提升越慢

C.分类器错误率高，稍微训练即可大幅提升训练结果

D.其余三种说法都对

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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

设计一个组合分类器需要满足什么要求（)

A.基分类器的分类正确率大于50%

B.每个基分类器的训练集和训练结果要有差异

C.基分类器的数量越多越好

D.组合分类器需要重点考虑方差和偏差

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第9题

如果基分类器的方差较大，但无偏性较好，则应该选择能减小方差的组合方法。（)

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第10题

组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。（)

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