判断题为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系,可以通过固定学习速率进行训练。
判断题为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系,可以通过绝对修正学习速率进行训练。
判断题采用最大值可分方法,需要的判别函数数量是k的平方。(假设类别数为k)
判断题引入松弛变量,可以将约束条件转化为等式方程组来求解。
判断题感知器算法的最大缺陷是无法解决线性不可分问题。
判断题为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系,可以通过最优化学习速率进行训练。
判断题单个感知器神经元只能做二分类判别。
判断题在超定等式约束的条件下,线性分类器的求解仍然是一个最优化问题。
判断题为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系,可以通过变速学习速率进行训练。
判断题批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑。
判断题感知器算法可以从解区域中优中取优。
判断题样本到决策边界的距离正比于判别函数的值。
判断题感知器算法的两种权向量更新方式都属于随机梯度下降法。
多项选择题线性分类器训练的一般思路是?()
A.寻找准则函数B.通过求准则函数的极小值求得最优解C.寻找分类规则D.根据分类规则进行分类
多项选择题下列选项中,哪些因素会影响到感知器算法中随机梯度下降法的求解结果?()
A.初始权向量设置B.学习速率C.样本处理顺序不同D.学习规则