题目内容

以下说法中错误的是()

A. SVM对噪声(如来自其他分部的噪声样本)具备鲁棒性
B. 在adaboost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同
C. boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重
D. 给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

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A. 如果一个分类器对不正确的分类很自信，log-loss会严重的批评它
B. 对一个特别的观察而言，分类器为正确的类别分配非常小的概率，然后对log-loss的相应分布会非常大
C. log-loss越低，模型越好
D. 以上都是

A. 第一个w2成了0，接着w1也成了0
B. 第一个w1成了0，接着w2也成了0
C. w1和w2同时成了0
D. 即使在C成为大值之后，w1和w2都不能成0

A. 评估—前向后向算法
B. 解码—维特比算法
C. 学习—Baum-Welch算法
D. 学习—前向后向算法

A. 后验概率
B. 先验概率
C. 类概率密度
D. 类概率密度与先验概率的和