可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据
A: 对
B: 错
A: 对
B: 错
举一反三
- 可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据。 A: 正确 B: 错误
- 可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据。(<br/>)
- 中国大学MOOC: 可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据。
- 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。
- 下面关于错误率的说法中错误的是 A: 在监督模式识别系统中，可以用错误率来反映模式识别系统的性能。 B: 在实际当中，人们主要采用实验方法来估计监督模式识别系统中分类器的错误率。 C: 在实际当中，人们主要采用理论分析的方法来评价监督模式识别系统中分类器的错误率。 D: 训练错误率并不能准确反映分类器性能的好坏。