模型参数优化（反演）通过极小化目标函数（寻求一组参数）使得模型输出与实际观测数据之间达到最佳的拟合程度。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
- 模型参数优化（反演）通过极小化目标函数（寻求一组参数）使得模型输出与实际观测数据之间达到最佳的拟合程度。 A: 正确 B: 错误
- 通过极小化目标函数（寻求一组参数）使得模型输出与实际观测数据之间达到最佳的拟合程度称为模型参数优化。
- 通过极小化目标函数（寻求一组参数）使得模型输出与实际观测数据之间达到最佳的拟合程度称为模型参数优化。 A: 正确 B: 错误
- 模型参数优化（Model parameter optimization）是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度。 A: 正确 B: 错误
- 模型参数优化（Model parameter optimization）是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度。
内容
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“模型—数据融合”是通过数学方法调整模型的参数或状态变量，使模拟结果与观测数据之间达到一种最佳匹配关系。 A: 正确 B: 错误
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（）是通过确定目标函数采用优化方法，不断的调整模型参数，使得模拟结果不断接近参数化的目标值。
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“模型—数据融合”是通过数学方法调整模型的参数或状态变量，使模拟结果与观测数据之间达到一种最佳匹配关系。
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关于目标函数说法正确的是（） A: 模型目标函数越大说明模型拟合越好 B: 每增加一个参数,目标函数变大 C: 目标函数可能出现局部最小化 D: 目标函数是衡量模型优劣的唯一标准 E: 目标函数与参数数目无关
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最优化方法是机器学习中模型训练的基础，机器学习的很大部分内容就是通过最优化方法找到最合适的参数，使得模型的目标函数最优。