关于映射与函数的关系，下列说法正确的是（ ） A: 映射就是函数 B: 映射与函数没有关系 C: 函数是一种特殊的映射 D: 映射是一种特殊的函数
关于映射与函数的关系，下列说法正确的是（ ） A: 映射就是函数 B: 映射与函数没有关系 C: 函数是一种特殊的映射 D: 映射是一种特殊的函数
针对视频中提到的泛函，下列说法哪种正确 ( ) A: 上述三种说法都不对 B: 泛函将函数映射为实数 C: 泛函将实数映射为实数 D: 泛函将函数映射为函数
针对视频中提到的泛函，下列说法哪种正确 ( ) A: 上述三种说法都不对 B: 泛函将函数映射为实数 C: 泛函将实数映射为实数 D: 泛函将函数映射为函数
所有分段函数作为映射都不存在逆映射。 ( )
所有分段函数作为映射都不存在逆映射。 ( )
NFA和DFA的区别之一是映射函数是否唯一。 ()
NFA和DFA的区别之一是映射函数是否唯一。 ()
神经网络模型能学习和保存从输入到输出的模式映射关系，这种映射关系可以逼近输入到输出的函数映射关系。
神经网络模型能学习和保存从输入到输出的模式映射关系，这种映射关系可以逼近输入到输出的函数映射关系。
泛函是一种更为广泛的映射关系，可以理解为函数的函数——其因变量为函数。（ ）
泛函是一种更为广泛的映射关系，可以理解为函数的函数——其因变量为函数。（ ）
机器学习的实质是（ ）。 A: 建立数据模型 B: 根据现有数据，寻找输入数据和输出数据的映射关系/函数 C: 挑出输入数据和输出数据的最佳映射关系/函数 D: 衡量输入数据和输出数据的映射关系/函数的好坏
机器学习的实质是（ ）。 A: 建立数据模型 B: 根据现有数据，寻找输入数据和输出数据的映射关系/函数 C: 挑出输入数据和输出数据的最佳映射关系/函数 D: 衡量输入数据和输出数据的映射关系/函数的好坏
一般意义上的集合到实数集的映射称之为函数。（）
一般意义上的集合到实数集的映射称之为函数。（）
神经网络模型能学习和保存从输入到输出的模式映射关系，这种映射关系可以逼近输入到输出的函数映射关系。 A: 正确 B: 错误
神经网络模型能学习和保存从输入到输出的模式映射关系，这种映射关系可以逼近输入到输出的函数映射关系。 A: 正确 B: 错误
设有函数[tex=6.786x1.214]Tho5m+2VLMUARZGtb7om2ZsjGUXGcjZu9G7Yi/Rb2vSNeApSiwGw+DZw3X7LfwYH[/tex], 试证[tex=1.5x1.214]V0kV/FFW2Q9F8rSFZQxJVw==[/tex]是一对一映射。则f是一对一映射
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