判斷題DB是現(xiàn)在所定義的數(shù)據(jù)容量最大的單位。
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最新試題
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
題型：判斷題
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
題型：判斷題
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
題型：判斷題
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
題型：判斷題
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。
題型：判斷題
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
題型：判斷題
當(dāng)反向傳播算法運行到達(dá)到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。
題型：判斷題
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。
題型：判斷題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
題型：判斷題
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
題型：判斷題