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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-06-30 23:16:25
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(
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答案:
错误
相关试题
1.
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。
2.
AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重(不改变以前分类器的权重)。
3.
在Adaboosting的迭代中,从第t轮到第t+1轮,某个被错误分类样本的惩罚被增加了,可能因为该样本( )
4.
在反距离权重法中,幂指数n越大,则较近的样本点赋予更高的权重
5.
分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称,常用的分类算法有()
6.
分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数,以将数据库中的数据映射到给定类别,从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤:①在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型。
7.
如果两个样本中的数据具有一一对应的关系,该数据属于匹配样本。
8.
在测试样本上执行分类模型,可以()。A.区分正样本B.生成分类模型C.生成预测结果D.区分负样本
9.
有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:()A.在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;B.选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;C.在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;D.根据预测结果
10.
有一个分组样本,如表所示,该分组样本的样本均值为()
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