針對感知器描述，何者敘述為真？（）
A: 是一種訓練分類器的算法
B: 利用被誤分類的數據調整現有分類器的參數，使調整後的分類器判斷更加準確
C: 感知器的學習算法就是不斷減少對數據誤分類的過程
D: 感知器的損失函數是在整個訓練數據集上求得的
E: 以上皆是
A: 是一種訓練分類器的算法
B: 利用被誤分類的數據調整現有分類器的參數，使調整後的分類器判斷更加準確
C: 感知器的學習算法就是不斷減少對數據誤分類的過程
D: 感知器的損失函數是在整個訓練數據集上求得的
E: 以上皆是
举一反三
- Adaboost演算法是透過不斷的訓練，對每回合訓練錯誤的樣本進行權重調整，最後得出一個分辨訓練樣本類型物件的分類器。
- 以Adaboost為主的行人偵測分類器訓練過程，要訓練出表現優良的分類器，正樣本和負樣本的蒐集都很重要。
- 在進行K均值聚類之前，我們首先需要確定聚類數量K的大小，而在相冊的人臉聚類中，我們往往不知數據需要分成幾類，請問，用什麼方法可以確定K的大小呢？（） A: 手肘法 B: 刪除法 C: 分類樹 D: 矩陣乘法 E: 層次聚類算法
- 常見的數據類型何者為非？（） A: 圖像 B: 聲音 C: 視頻 D: 文字 E: 味道
- 關於機器學習何者正確？（） A: 分類的演算法都稱為監督式學習 B: 分類的演算法都稱為非監督式學習 C: 分群的演算法都稱為監督式學習 D: 分群的演算法都稱為非監督式學習 E: 決策樹（decision tree）是機器學習分類的技術