A.感知器具有多路输入、单路输出
B.感知器没有反馈和内部状态
C.感知器将输入信号加权求和与阈值比较,当信号加权和大于阈值时输出1,当信号加权和小于阈值时输出0
D.单个感知器可以解决非线性分类问题
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A.梯度下降法
B.最小均方误差
C.最大均方误差
D.平均值法
A.批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整,都朝向代价函数值减小的方向
B.批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整,都朝向代价函数值增加的方向
C.批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整,都朝向代价函数值不变的方向
D.批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整,都朝向代价函数值发生变化的方向
A.随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优
B.随机梯度下降法最终收敛的点一定是全局最优
C.无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点,一定可以找到最优解
D.无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点,一定不能找到最优解
A.不可以
B.可以
C.步长取值可以任意
D.其余三种说法都不对
A.存在不可识别区域较多的问题
B.多分类线性判别函数形式复杂
C.多分类线性判别函数的意义不明确
D.分类器的整体性能比较好
A.仅有一个判别函数值大于0
B.有两个判别函数值大于0
C.三个判别函数值都小于0
D.三个判别函数值都大于0
最新试题
剪辑近邻法去除的是远离分类边界,对于最后的决策没有贡献的样本。
在进行交叉验证时,一般让临时训练集较大,临时测试集较小,这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。
fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。
k-近邻法中k的选取一般为偶数。
过拟合不会影响分类模型的泛化能力。
下面关于交叉验证法的说法中正确的是()。
在总的样本集不是很大的情况下,可以采用交叉验证法来较好的估计分类器性能。
概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本,样本越多,参数估计的结果越准确。
测试集的样本数量越多,对分类器错误率的估计就越准确。
我们在对某一模式x进行分类判别决策时,只需要算出它属于各类的条件风险就可以进行决策了。