你可能感興趣的試題

單項(xiàng)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(quán)重，這組權(quán)重可以對(duì)數(shù)據(jù)建模，使得數(shù)據(jù)元組的網(wǎng)絡(luò)類預(yù)測(cè)和實(shí)際類標(biāo)號(hào)之間的均方差距離最小。

A.貝葉斯算法
B.支持向量機(jī)算法
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
D.決策樹(shù)算法

單項(xiàng)選擇題

貝葉斯算法的核心是貝葉斯定理，下列哪個(gè)符合貝葉斯定理的描述（）

A.貝葉斯定理是關(guān)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(guān)于隨機(jī)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(guān)于隨機(jī)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(guān)于隨機(jī)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(shí)發(fā)生的可能性。

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

你可能感興趣的試題

貝葉斯算法的核心是貝葉斯定理，下列哪個(gè)符合貝葉斯定理的描述（）

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

貝葉斯算法的核心是貝葉斯定理，下列哪個(gè)符合貝葉斯定理的描述（）