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（）
A: 被第t轮训练的弱分类器错误分类
B: 被第t轮后的集成分类器（强分类器）错误分类
C: 被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类
D: B和C都正确
E: A, B和C都正确
A: 被第t轮训练的弱分类器错误分类
B: 被第t轮后的集成分类器（强分类器）错误分类
C: 被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类
D: B和C都正确
E: A, B和C都正确
举一反三
- 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。
- 以下关于集成学习特性说法错误的是( )。 A: 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性 B: 弱分类器的错误率不能高于0.5 C: 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题 D: 当训练数据集较大时,可分为多个子集,分别进行训练分类器再合成
- 以下关于集成学习特性说法错误的是( )。 A: 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性 B: 弱分类器的错误率不能高于0.5 C: 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题 D: 当训练数据集较大时，可分为多个子集，分别进行训练分类器再合成
- 一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。 A: 正确 B: 错误
- 装袋是指通过取样从原始训练数据集中创建m个“新”训练数据集（m"bootstrap"样本），在每个数据集上训练分类器分类，从m个分类器中获得多数投票。 A: 正确 B: 错误