以下对RegionBoost算法描述正确的是（ ）？
A: 基础分类器权重根据当前输入样本计算得出
B: 每个基础分类器需要一个额外的可信度模型
C: 每个基础分类器的权重针对不同输入样本有所区别
D: 可信度模型用于估计基础分类器对特定输入的准确度
A: 基础分类器权重根据当前输入样本计算得出
B: 每个基础分类器需要一个额外的可信度模型
C: 每个基础分类器的权重针对不同输入样本有所区别
D: 可信度模型用于估计基础分类器对特定输入的准确度
A,B,C,D
举一反三
- 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
- AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重（不改变以前分类器的权重）。
- 中国大学MOOC: AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重（不改变以前分类器的权重）。
- 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。
- 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。
内容
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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/>()
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AdaBoost中基础分类器的权重设置策略存在的问题有： </p></p>
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下列对分类器的构造和实施大体步骤描述中,顺序正确的是()。 A: 选定样本-生成分类模型-评估分类模型-生成预测结果 B: 选定样本-生成分类模型-生成预测结果-评估分类模型 C: 生成分类模型-选定样本-评估分类模型-生成预测结果 D: 生成分类模型-评估分类模型-选定样本-生成预测结果
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分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
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【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() A. 选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分; B. 在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型; C. 在训练样本上执行分类模型,生成预测结果; D. 根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能