以下说法中正确的是( )
SVM对噪声(如来自其他分布的噪声样本)鲁棒
在AdaBoost算法中,所有被分错的样本的权重更新比例相同
Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法,二都是根据单个分类器的正确率决定其权重
给定n个数据点,如果其中一半用于训练,一般用于测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少
A. SVM解决的是结构风险最小, 经验风险处理较弱, 所以对数据噪声敏感.
B. AdaBoost算法中, 每个迭代训练一个学习器并按其误分类率得到该学习器的权重alpha, 这个学习器的权重算出两个更新比例去修正全部样本的权重: 正样本是exp(-alpha), 负样本是exp(alpha). 所以所有被分错的样本的权重更新比例相同.
C. bagging的学习器之间无权重不同, 简单取投票结果; Boosting的adaboost根据误分类率决定权重, boosting的gbdt则是固定小权重(也称学习率), 用逼近伪残差函数本身代替权重.
D: 根据中心极限定律, 随着n的增加, 训练误差和测试误差之间的差别必然减少 -- 这就是大数据训练的由来。
B. AdaBoost算法中, 每个迭代训练一个学习器并按其误分类率得到该学习器的权重alpha, 这个学习器的权重算出两个更新比例去修正全部样本的权重: 正样本是exp(-alpha), 负样本是exp(alpha). 所以所有被分错的样本的权重更新比例相同.
C. bagging的学习器之间无权重不同, 简单取投票结果; Boosting的adaboost根据误分类率决定权重, boosting的gbdt则是固定小权重(也称学习率), 用逼近伪残差函数本身代替权重.
D: 根据中心极限定律, 随着n的增加, 训练误差和测试误差之间的差别必然减少 -- 这就是大数据训练的由来。
