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
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(kuò)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