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单选题
Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法,最著名的代表是
单选题
根据(),目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。
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随着集成中个体分类器(相互独立)数目T的增大,集成的错误率将呈()下降,最终趋向于零
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