單項選擇題下面有關(guān)梯度提升決策樹的說法，錯誤的是（）。

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)計學習中序列向前的加性/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


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1.單項選擇題有關(guān)遙感圖像對象檢測中的對象定位，說法錯誤的有（）。

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為基礎(chǔ)，回歸優(yōu)化的目標是使錨框中心點坐標偏離對象真實中心點位置的量與所預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.對象定位的目標是使預測對象的定位參數(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.對象檢測方法的學習是包括對象定位和對象分類的多任務(wù)學習問題。

2.單項選擇題對于不同類地物光譜差異很小、任意完全相同的地物分類問題，宜采?。ǎ?。

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，通過增加模型的復雜程度達到有效分類的目的
C.擴充同分布的訓練數(shù)據(jù)規(guī)模
D.通過正則化簡化分類邊界

3.單項選擇題下面有模型擬合狀態(tài)的說法，錯誤的是（）。

A.模型過擬合是指把訓練樣本本身特點當做所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì)
B.分類器在訓練數(shù)據(jù)上錯誤率很低，但在測試數(shù)據(jù)上的錯誤率仍然很高，此時模型很可能處于過擬合狀態(tài)
C.分類器在測試數(shù)據(jù)上錯誤率很高就是處于過擬合狀態(tài)
D.欠擬合是指模型在訓練樣本的一般性質(zhì)尚未被學習器學好

5.單項選擇題可以分離成幾十甚至數(shù)百個很窄的波段來收集信息的屬于（）

A.可見光遙感
B.近紅外遙感
C.微波遙感
D.高光譜遙感