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。
对
举一反三
- 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。
- 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
- 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。
- 中国大学MOOC: 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。
- 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
内容
- 0
当样本数量较少时，以下哪种方法相对能够得到更好的分类结果（） A: Bayes分类器 B: K近邻分类器 C: SVM D: 神经网络
- 1
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。
- 2
在Adaboost算法的训练过程中，根据每个基分类器的分类结果对其表决权赋予一个权重，下列说法正确的是（） A: 基分类器错误率越低，表决权重越小 B: 基分类器错误率越低，表决权越大 C: 每个基分类器的权重一样大 D: 所有基分类器的权重都不相同
- 3
Adaboost算法在组合基分类器的时候让分类效果好的弱分类器具有较大的权重,而分类效果差的分类器具有较小的权重,并不要求所有分类器权重的和为1。<br/>()
- 4
组合分类器因为结合了单个分类器的优点,因此其性能一定优于单个分类器。<br/>()