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。
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當反向傳播算法運行到達到最小值時，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
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
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
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
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應的數(shù)據(jù)。
題型：判斷題
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
題型：判斷題
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。
題型：判斷題
假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
題型：判斷題
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
題型：判斷題
數(shù)據(jù)復制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設計和實現(xiàn)的。
題型：判斷題