在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为一个线性可分问题。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 中国大学MOOC: 在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为一个线性可分问题。
- 【判断题】在模式识别中,广义线性化是指将特征空间从高维映射到低维,从而将非线性不可分问题变成线性可分问题。
- 方法是通过一个非线性映射P，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。 A: 支持向量机 B: 机器学习 C: 遗传算法 D: 关联分析
- 当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。
- 【单选题】感知器算法能求解( ),其求解结果是( ) A: 线性可分问题;不唯一 B: 线性不可分问题;唯一 C: 线性可分问题;唯一 D: 线性不可分问题;不唯一