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感知机模型是一种统计机器学习的模型。
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-20 17:06:22
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1.
关于感知机模型,下列说法错误的是( )选项: A:感知机由Rosenblatt于1957年提出,是神经网络的基础 B:感知机是二分类的线性分类模型 C:感知机属于无监督学习算法 D:感知机属于判别模型
2.
关于感知机模型,下列说法错误的是( ) 选项: A、感知机属于无监督学习算法 B、感知机属于判别模型 C、感知机由Rosenblatt于1957年提出,是神经网络的基础 D、感知机是二分类的线性分类模型
3.
根据机器学习的任务可以将机器学习模型划分为分类模型、回归模型、无监督模型。() 选项:A、Y、正确 B、N、错误
4.
从广义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练(Training)出模型,然后使用模型预测的一种方法。A.正确B.错误
5.
( )是在数据的基础上,通过算法构建出模型并对模型进行评估。 选项: A、人工智能 B、大数据 C、机器学习 D、模型统计
6.
传统的机器学习算法有:线性回归模型、Logistics回归模型、K-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等。 选项:A、正确B、错误
7.
统计机器学习模型的是自然语言处理中的重要文本表示模型,以下不属于它的()。
8.
下面关于感知机的说法中,错误的是( )A.感知机由输入层和输出层组成B.感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型C.感知机可以对异或问题进行求解D.感知机是最简单的人工神经网络模型
9.
以下关于感知机模型错误的是()? 选项: A、感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失-般性。 B、感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型。 C、感知机能够求解异或问题。 D、感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。
10.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。( )
11.
以下关于感知机模型错误的是()? A: 感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失-般性。 B: 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型。 C: 感知机能够求解异或问题。 D: 感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。
12.
以下关于感知机模型说法错误的是( ) 选项: A:感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失一般性 B:感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 C:感知机能够求解异或问题 D:感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差
13.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。选项: A:对 B:错
14.
以下关于感知机模型说法错误的是( )选项: A:感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失一般性; B:感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型; C:感知机能够求解异或问题; D:感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差
15.
以下关于感知机模型说法错误的是( ) 。 选项: A: 感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。 B: 感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失一般性。 C: 感知机能够求解异或问题。 D: 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型。
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