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

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

相关考题：

信宿是信道中的所有噪声以及分散在通信系统中其它各处噪声的集合。()

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关于环境噪声说法错误的是()。 A、环境噪声是暂时性的B、环境噪声是感觉公害C、环境噪声是永久性的D、环境噪声是局限性和分散性的公害

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（）是对来自振动引起的噪声，通过降低机械振动减小噪声，如将阻尼材料涂在振动源上，或改变振动源与其他刚性结构的连接方式A.消声B.隔声C.减振降噪D.吸声

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（）是对来自振动引起的噪声，通过降低机械振动减小噪声，如将阻尼材料涂在振动源上，或改变振动源与其他刚性结构的连接方式A、消声B、隔声C、减振降噪D、吸声

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（???? ）是对来自振动引起的噪声，通过降低机械振动减小噪声，如将阻尼材料涂在振动源上，或改变振动源与其他刚性结构的连接方式A . 消声B . 隔声C . 减振降噪D . 吸声

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以下描述错误的是（）。A．SVM对噪声不具备鲁棒性B．SVM寻找具有最小边缘的超平面，因此经常被称为最小边缘分类器C．k-最近邻算法(K-NN)是一种消极学习器D．聚类分析可以看作是一种非监督的分类

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1、关于去噪自编码器DAE，以下说法错误的是：A．DAE一般以含噪声数据作为输入，并输出重构的去噪数据B．DAE训练时需要保证训练数据的完整性C．DAE的Loss函数用于最小化预测结果与噪声数据间的误差D．DAE中假设所有含噪样本的损坏过程一致

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4、以下关于AdaBoost算法说法正确的是（)。A．AdaBoost使用的损失函数是指数函数B．在训练过程中，若某个样本点已经被准确分类，则在构造下一个训练集时，该样本的权重会下降C．在投票时，分类误差小的弱分类器权重较小D．以上说法都不对

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13、以下关于支持向量机的说法正确的是（)。A．SVM适用于大规模数据集B．SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化C．SVM方法简单，鲁棒性较好D．SVM分类面取决于支持向量

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