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单层感知机对于线性不可分的数据,学习过程也可以收敛。()
此题为判断题(对，错)。
参考答案
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考题
3、下列关于感知机算法，描述错误的是______。A．感知机训练法则不能根据训练样本的标签值与输出之间的误差来自动调整权值B．对于非线性可分的数据集，感知机训练法则的迭代结果会一直振荡C．Delta法则可以解决非线性数据集无法收敛的问题D．感知机算法中不同的权值向量初始值可能会导致不同的决策边界
考题
以下关于感知器算法说法错误的是A．即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛B．当感知器算法存在多个解时，对于同一个训练集，感知器初始值不同，最后得到的解可能不同C．当训练集线性不可分时，袋式算法使感知机也可以收敛到一个相对理想的解D．多层感知机是感知机的推广，克服了感知机不能对线性不可分数据识别的弱点
考题
11、SVM 原理描述不正确的是（）。A．当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机B．当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机C．当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机D．SVM 的基本模型是在特征空间中寻找间隔最小化的分离超平面的线性分类器
考题
1、以下关于感知器说法错误的是: （)。A．感知器是最简单的前馈式人工神经网络B．感知器中的偏置只改变决策边界的位置C．单层感知器可以用于处理非线性学习问题D．可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题
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