你可能感興趣的試題

單項選擇題

后向傳播是一種用于分類的（）算法，使用梯度下降方法，它搜索一組權重，這組權重可以對數據建模，使得數據元組的網絡類預測和實際類標號之間的均方差距離最小。

A.貝葉斯算法
B.支持向量機算法
C.神經網絡算法
D.決策樹算法

單項選擇題

貝葉斯算法的核心是貝葉斯定理，下列哪個符合貝葉斯定理的描述（）

A.貝葉斯定理是關于特定事件A和B的條件概率的一則定理。其中P（A∣B）是在A發(fā)生的情況下B發(fā)生的可能性。
B.貝葉斯定理是關于隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P（A∣B）是在B發(fā)生的情況下A發(fā)生的可能性。
C.貝葉斯定理是關于隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P（A∣B）是在A發(fā)生的情況下B發(fā)生的可能性。
D.貝葉斯定理是關于隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P（A∣B）是AB同時發(fā)生的可能性。

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（）是一種用于線性和非線性數據的分類算法，它將原數據變換到高維空間，使用稱作支持向量的基本訓練元組，從中發(fā)現分離數據的超平面。

你可能感興趣的試題

后向傳播是一種用于分類的（）算法，使用梯度下降方法，它搜索一組權重，這組權重可以對數據建模，使得數據元組的網絡類預測和實際類標號之間的均方差距離最小。

貝葉斯算法的核心是貝葉斯定理，下列哪個符合貝葉斯定理的描述（）

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（）是一種用于線性和非線性數據的分類算法，它將原數據變換到高維空間，使用稱作支持向量的基本訓練元組，從中發(fā)現分離數據的超平面。

后向傳播是一種用于分類的（）算法，使用梯度下降方法，它搜索一組權重，這組權重可以對數據建模，使得數據元組的網絡類預測和實際類標號之間的均方差距離最小。