A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值
B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响
C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素
D.分析问题确定后,神经网络合适的结构就可以确定
A.支持向量是距离超平面最近的点组成的向量
B.SVM算法不能用于处理非线性数据集
C.SVM可以被用于解决分类问题
D.SVM算法可以使用多种核函数
A.一个函数中只允许有一条return语句
B.Python中,def和return是函数必须使用的保留字
C.Python函数定义中没有对参数指定类型,这说明,参数在函数中可以当作任意类型使用
D.函数eval()可以用于数值表达式求值,例如eval(‘2*3+1’)
A.lambda用于定义简单的、能够一行内表示的函数
B.可以使用lambda函数定义列表的排序原则
C.f=lambdax,y:x+y执行后,f的类型为数字类型
D.lambda函数将函数名作为函数结果返回
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法