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
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
A
举一反三
- 有关于感知机的说法正确的是 A: 当训练数据集线性可分时，感知机学习算法存在有限多个解 B: 感知机算法的解不会因为初始值不同而有所不同。 C: 感知机算法的解由于不同的迭代顺序而可能有所不同。 D: 当训练数据集线性可分时，感知机学习算法不一定收敛。
- 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
- 以下关于感知器算法说法正确的为 A: 只要是训练数据集线性可分，感知器算法就一定能收敛。 B: 感知机学习算法存在许多的解，对同一个训练集来说，感知机初值的选择不同，最后得到的解就可能不同。 C: 当训练数据集线性不可分的情况下，袋式算法(PocketAlgorithm)使感知机也可以收敛于一个相对理想的解。 D: 多层感知器是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
- 以下关于感知机说法错误的是： A: 感知机是二分类的线性分类模型，属于非监督学习算法 B: 只要参数设置得当，感知机理论上可以解决各种分类问题 C: 感知机的训练过程可以看成是在误差空间进行梯度下降 D: 感知机学习算法是正确分类驱动的
- 感知机是一种训练线性分类器的算法
内容
- 0
多层感知机模型主要解决感知机模型所不能解决的什么问题 A: 线性问题 B: 两层感知 C: 非线性问题 D: 多层感知
- 1
感知机的权值不固定，根据实际输出和真实值的偏差，优化调整权值。( )
- 2
下列关于Frank Rosenblatt提出的感知机模型，说法错误的是______。 A: 感知机由输入层和输出层两层神经元组成 B: 感知机的输入层是可以进行运算的功能神经元 C: 感知机的学习过程是给定一个有标记的训练数据集，确定权重向量的过程 D: 感知机是第一个用算法来精确定义的神经网络模型
- 3
以下关于感知器的说法错误的是（）。 A: 单层感知器可以解决异或问题 B: 感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同 C: 单层感知器只能针对线性可分的数据集分类 D: 学习率可以控制每次权值调整力度
- 4
下述方法中不能有效解决过度拟合问题的方法是____。 A: 增大训练数据量 B: 清洗样本数据 C: 改进训练算法 D: 采用多层感知机