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下面关于Adaboost算法的描述中，错误的是（）

[单选题]

AdaBoost模型是弱分类器的线性组合：[http://image.acmcoder.com/assets/public/55d6b8200a5dab5d54b57b17_1475201469092.png]

提升树是以分类树或者回归树为基本分类器的提升办法，提升树被认为是统计学习中最有效的办法之一

AdaBoost算法的一个解释是该算法实际上是前向分步算法的一个实现，在这个方法里，模型是加法模型，损失函数是指数损失，算法是前向分步算法。

AdaBoost同时独立地学习多个弱分类器

查看正确选项

newcomer

Adaboost算法的思想是在前一轮识别过程中识别错误的样本会在下一轮中提升权重，而那些识别正确的样本会降低权重。所以不是独立的学习弱分类器

发表于 2019-07-02 22:45:01 回复(1)

于意云何

Boosting：同质弱学习器 顺序串行 学习

Bagging：同质弱学习器 独立并行 学习

发表于 2021-06-01 16:20:00 回复(0)

呆哥不是个好少年

adaboost是在每次分类后调整权重对错分的类别加大权重，是迭代的算法，不是并行

发表于 2019-09-06 12:55:06 回复(0)

sycamore77777

在AdaBoost算法中，第一个基分类器是通过直接将基学习算法用于初始数据分布而得，此后迭代地生成基分类器和权重。

发表于 2019-06-25 19:35:15 回复(0)

妄想一夜暴富的威化仔

Adaboost 不可同时独立学习多个分类器，该算法主要思想是在训练时，增加前一轮训练分类（识别）错误的样本权重，降低前一轮训练分类（识别）正确的样本权重。是一个顺序串行的过程，不同于bagging的独立并行训练方式。

发表于 2022-06-09 14:13:26 回复(0)

许愿精灵帮帮我

串行影响下一步的权重

发表于 2021-10-25 10:21:14 回复(0)

小包12

Adaboost的下一个依赖与上一数据按照误差的大小分配权重

发表于 2020-11-11 20:07:32 回复(0)

李杨730

adaboost可以用分类树么

发表于 2020-05-03 21:11:54 回复(1)

骨骨开

D不对

发表于 2019-10-27 09:11:01 回复(0)

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上传者：小小

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