题目内容
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[判断题]
人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。（)
答案
否
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A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票
B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器
C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器
D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差
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A.倡导简约生活,垃圾分类投放
B.提高环保意识,积极主动参与
C.完善基础设施,科学处理垃圾
D.坚持以德治国,提高居民素养
A.根据一定的权重生成规则，对数据样本进行重用，来进行迁移学习
B.具有较好的理论支撑、客易推导泛化误差上界，对领域分布差异较小时效果良好
C.代表算法TrAdaboost方法
D.常与深度神经网络进行结合
A.样本选择与预处理->区域选择->特征获取->分类器分类
B.样本选择与预处理->特征获取->分类器分类->区域选择
C.区域选择->样本选择与预处理->分类器分类->特征获取
D.区域选择->样本选择与预处理->特征获取->分类分类
A.对于若干和弱学习器的输出进行平均得到最终的预测输出
B.少数服从多数，数量最多的类别为最终的分类类别
C.不光要求获得最高票，还要求票过半数
D.将训练集弱学习器的学习结果作为输入，将训练集的输出作为输出，重新训练一个学习器来得到最终结果
