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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(jì)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(cè)損失的梯度
D.梯度提升決策和隨機(jī)森林一樣是基于多數(shù)投票的組合分類器

A.對(duì)象的中心位置、長(zhǎng)寬等定位參數(shù)通常被設(shè)置為回歸問題。
B.對(duì)象的中心點(diǎn)位置回歸時(shí)，通常以選擇的錨框中心點(diǎn)坐標(biāo)為基礎(chǔ)，回歸優(yōu)化的目標(biāo)是使錨框中心點(diǎn)坐標(biāo)偏離對(duì)象真實(shí)中心點(diǎn)位置的量與所預(yù)測(cè)對(duì)象的中心點(diǎn)位置偏離對(duì)象真實(shí)中心點(diǎn)位置的量之間的差異越小越好。
C.對(duì)象定位的目標(biāo)是使預(yù)測(cè)對(duì)象的定位參數(shù)直接和對(duì)象真實(shí)外包絡(luò)矩陣的參數(shù)差異越小越好。
D.對(duì)象檢測(cè)方法的學(xué)習(xí)是包括對(duì)象定位和對(duì)象分類的多任務(wù)學(xué)習(xí)問題。