AdaBoost中核心参数alpha的取值为(e为模型错误率)：
举一反三
- AdaBoost中核心参数alpha的取值为(e为模型错误率)： A: 1/2ln((1-e)/e) B: ln((1-e)/e) C: 1/2ln(e/(1-e)) D: ln(e/(1-e))
- 下列关于深度学习模型历史说法正确的有哪些？（） A: 2012年AlexNet模型有8层，错误率为16.4% B: 2014年VGG模型有19层，错误率为7.3% C: 2014年GoogleNet模型有22层，错误率为6.7% D: 2015年ResNet模型有152层，错误率为3.57%
- 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: 在基本COCOMO模型中，针对半独立型软件，参数a的取值为（ ）：
- 摩托罗拉GPRS参数中，“max_ms_dl_rate”参数取值范围为1to800（bps）