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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

对 AdaBoost 描述正确的是:

A.可以集成出训练误差任意低的分类器

B.基础分类器可以任意弱

C.通过对样本进行加权达到改变训练集的效果

D.被当前基础分类器分错的样本的权重将会减小

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更多“对 AdaBoost 描述正确的是:”相关的问题

第1题

在模式识别系统中，分类器训练是分类决策规则的学习过程，由人根据样本的情况自动进行。（)

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第2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。（)

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第3题

机器通过“学习”也能掌握这种分门别类的技能，如识别人脸，或者区分两种花。像这样能够完成分类任务的人工智能系统，被称为分类器。机器分类的流程可以被抽象为（)和（)这两个环节。

A.学习特征

B.分类器建立

C.分类器训练

D.提取特征

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第4题

有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是（0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是（2,3),从

有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()

A.2x+y=4

B.x+2y=5

C.x+2y=3

D.2x-y=0

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第5题

结构风险指训练好的分类器错分样本占有的比例，经验风险指训练好的分类器面对未知样本时分类错误的概率。（)

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第6题

当出现维数灾难时，可以通过增加样本数量来缓解分类器性能下降的问题。（)

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第7题

过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。（)

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第8题

分类间隔由所有训练集样本决定。（)

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第9题

下列那种算法是基于模型来对弱分类器结果进行组合（）

A.Stacking

B.Bagging

C.Boosting

D.都不可以

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