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
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
C
举一反三
- 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
- 下列关于集成算法的说法中正确的是？ A: 可以对不同分类器算法进行集成 B: 可以对相同分类器在不同条件下集成 C: 集成算法无法在不同条件下进行集成 D: 对数据集不同部分分配给不同分类器后集成
- 各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率小的弱分类器的权重较大，其在最终的分类器中起着较大的决定作用。
- 利用二分类学习器解决多分类任务的基本策略是对多分类任务进行（），为拆出的每个二分类任务训练一个分类器，然后对每个分类器的预测结果进行集成，以获得最终的多分类结果。（填空）
- 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
内容
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【单选题】关于分类问题,下列说法错误的是 A. 分类问题可以分为线性分类和非线性分类 B. 分类问题可以按问题复杂程度分为， 一维分类， 二维分类， 和多维分类 C. 我们通常会设计一个分类器来解决分类问题 D. 一个只有4个二维点的数据集肯定能被线性分类
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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
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在使用分段线性分类器时，若已知类别数目，但不知子类数目，可采用的方法是： A: 多类线性分类器 B: 错误修正法 C: 树状分段线性分类器 D: 两类线性分类器
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SVM 原理描述不正确的是( )。 A: 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机 B: 当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性支持向量机 C: 当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机 D: SVM 的基本模型是在特征空间中寻找间隔最小化的分离超平面的线性分类器
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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