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。
对
举一反三
- 利用神经网络分类器对医学图像分割时首先需要对神经网络分类器进行训练，常用的训练算法是（ ）。 A: MC训练算法 B: PB训练算法 C: AP训练算法 D: BP训练算法
- 在AdaBoost算法中,各基分类器可以并行生成。<br/>()
- BP训练算法是常用的神经网络分类器训练算法，该算法也称为反向误差传播无监督训练算法（）
- 下列关于集成算法说法正确的是 A: Bagging是一种串行训练方法 B: Bagging算法需要重新抽样生成多个样本集 C: 随机森林是一种基于Boosting的算法 D: Bagging算法模型可解释性强
- 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。
内容
- 0
Adaboost算法是一个弱分类器算法（）
- 1
以下机器学习算法中,属于集成学习算法 Bagging的是()
- 2
模式识别的主要算法包括以下哪些？ A: 线性分类器算法 B: 贝叶斯分类器算法 C: 模糊模式识别算法 D: 神经网络模式识别算法
- 3
模式识别的主要算法包括以下哪些？ A: 线性分类器算法 B: 贝叶斯分类器算法 C: 模糊模式识别算法 D: 神经网络模式识别算法
- 4
感知机是一种训练线性分类器的算法