假设我们有一组样本数据，分为两个类别，且每个样本都由n维特征表示，那么：
A: 感知学习的过程，权重保持不变
B: 感知器模型通过调整权重，所有样本都能激活神经元
C: 不用学习，感知器就可以正确预测样本的类型
D: 我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
A: 感知学习的过程，权重保持不变
B: 感知器模型通过调整权重，所有样本都能激活神经元
C: 不用学习，感知器就可以正确预测样本的类型
D: 我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
举一反三
- 假设我们有一组样本数据，分为两个类别，且每个样本都由n维特征表示，那么：（
- 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
- 下列关于“感知器”的说法不正确的是 A: 感知器的误差足够精确，权重能够快速收敛 B: 学习率用于控制权重调整 C: 感知器学习样本特征的过程在模型中体现为感知器权重的调整过程 D: 感知器的信号处理分为“输入、汇总、激活、输出”四个部分
- 下列关于感知器算法的说法中错误的是 A: 在感知器算法中的学习率是可以改变的 B: 在感知器算法中可以通过调整学习率p来减少迭代次数。 C: 在感知器算法中，如果样本不是线性可分的，则算法最后不会收敛。 D: 感知器算法也适用于线性不可分的样本
- 以下关于感知机说法正确的是： A: 在batch learning模式下，权重调整出现在学习每个样本之后 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: 感知机的激励函数必须采用门限函数