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Boosting方法是采用并行训练的算法。
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随机森林算法是仅对决策树算法的集成。
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随机森林算法是一种集成算法。
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对
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随机森林算法是以决策树为基分类器，采用各种随机化措施来增强整体泛化能力的一种Bagging组合分类器。
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Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。
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对
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Boosting算法是通过不断提升基分类器的性能来得到更好的组合分类结果的方法。
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对
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根据训练集获取方式和组合算法的不同，组合分类器的主要类型有Bagging，Boosting，Stacking。
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Adaboost算法不属于Boosting方法中的一种经典算法。
参考答案：
错
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组合分类器是将多个弱分类器组合为一个强分类器。
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