A.梯度提升決策樹是一種組合分類器
B.梯度提升決策樹屬于統(tǒng)計學(xué)習(xí)中序列向前的加性/相加模型(additive model)
C.梯度提升樹是通過序列添加新的決策樹以擬合已有決策樹預(yù)測損失的梯度
D.梯度提升決策和隨機森林一樣是基于多數(shù)投票的組合分類器
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A.對象的中心位置、長寬等定位參數(shù)通常被設(shè)置為回歸問題。
B.對象的中心點位置回歸時,通常以選擇的錨框中心點坐標(biāo)為基礎(chǔ),回歸優(yōu)化的目標(biāo)是使錨框中心點坐標(biāo)偏離對象真實中心點位置的量與所預(yù)測對象的中心點位置偏離對象真實中心點位置的量之間的差異越小越好。
C.對象定位的目標(biāo)是使預(yù)測對象的定位參數(shù)直接和對象真實外包絡(luò)矩陣的參數(shù)差異越小越好。
D.對象檢測方法的學(xué)習(xí)是包括對象定位和對象分類的多任務(wù)學(xué)習(xí)問題。
A.增加地物在圖像平面上的紋理或幾何等特征,提升不同類地物的可分性
B.基于光譜特征,通過增加模型的復(fù)雜程度達(dá)到有效分類的目的
C.擴充同分布的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模
D.通過正則化簡化分類邊界
A.模型過擬合是指把訓(xùn)練樣本本身特點當(dāng)做所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì)
B.分類器在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上錯誤率很低,但在測試數(shù)據(jù)上的錯誤率仍然很高,此時模型很可能處于過擬合狀態(tài)
C.分類器在測試數(shù)據(jù)上錯誤率很高就是處于過擬合狀態(tài)
D.欠擬合是指模型在訓(xùn)練樣本的一般性質(zhì)尚未被學(xué)習(xí)器學(xué)好
A.地面控制點
B.像點坐標(biāo)
C.POS數(shù)據(jù)
D.地面檢查點
A.可見光遙感
B.近紅外遙感
C.微波遙感
D.高光譜遙感
最新試題
遙感影像能夠被判讀的基礎(chǔ)是()
主要反射藍(lán)綠波段,其它波段吸收率很強的地物為()
自然界中的物體吸收的能量并未完全輻射,關(guān)系不確定。
像素所代表的地面范圍的大小是指()
有關(guān)遙感圖像對象檢測中的對象定位,說法錯誤的有()。
注記是對地物屬性的補充說明,可以提高影像地圖的易讀性。
目視解譯是遙感成像的逆過程。
對于不同類地物光譜差異很小、任意完全相同的地物分類問題,宜采?。ǎ?/p>
3S集成包含以下技術(shù)的集成,除了()
“3S”中能從圖像中可以獲取不同的專題數(shù)據(jù),更新GIS數(shù)據(jù)庫中的地學(xué)專題圖的是()