LMSE算法特点包括（）：
A: 对可分模式收敛。
B: 对于类别不可分的情况也能指出。
C: [img=204x25]18032510230a95e.png[/img] 时，隐含有解，继续迭代。
D: 同时利用N个训练样本，同时修改W和B，故收敛速度快。
A: 对可分模式收敛。
B: 对于类别不可分的情况也能指出。
C: [img=204x25]18032510230a95e.png[/img] 时，隐含有解，继续迭代。
D: 同时利用N个训练样本，同时修改W和B，故收敛速度快。
举一反三
- LMSE算法特点包括（）： A: 对可分模式收敛。 B: 对于类别不可分的情况也能指出。 C: [img=204x25]18032510150d445.png[/img] 时，隐含有解，继续迭代。 D: 同时利用N个训练样本，同时修改W和B，故收敛速度快。
- 对于迭代格式[img=119x25]1803a5918fdd1e1.png[/img], 其中[img=183x94]1803a59199daa6c.jpg[/img]. 因为_________，故迭代法收敛。
- 当收敛时，与必同时收敛。（ ）[img=324x180]17a411e6ad602b6.png[/img]
- 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
- 用直接迭代法求一元二次方程[img=114x24]17de8a0e5e9261c.png[/img]在[1,3]之间的根时，迭代函数x=g(x)可由方程[img=114x24]17de8a0e5e9261c.png[/img]直接推出。已知方程的根在1.6附近，对于下面这种由方程推出的迭代函数而言，请问这个迭代过程的收敛性如何（ ）。[img=86x46]17de8a0e86940ce.jpg[/img] A: 一定收敛 B: 一定不收敛 C: 可能收敛，也可能不收敛 D: 无法确定