题目内容

下面关于奇异值分解(SVD)的描述中错误的是 ( )。

A. 奇异值分解就是把一个线性变换分解成两个线性变换
B. 奇异值往往对应着矩阵中隐含的重要信息,且重要性和奇异值大小正相关
C. SVD是对PCA的改进,其计算成本更低,相同之处是两者的目标都是为了降维
D. 奇异值不仅可以应用在数据压缩上,还可以对图像去噪

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A. 可以分别求单个自变量与因变量的回归方程,然后简单求这些方程的加权和
B. 非线性回归方程的系数需要把其转化为线性回归方程才方便求解
C. 非线性回归模型的检验也可以使用R2
D. Logistic回归是一种典型的广义线性回归模型

A. 突触
B. 加法器
C. 激活函数
D. 输入信号

A. 可以转化为决策规则
B. 对新样本起到分类预测的作用
C. 决策树的深度越大越好
D. 决策树的算法和神经网络的原理不一样

A. 每层神经元可以与任意层的神经元相连。
B. 一般包括三个层级:输入层,互连层,输出层。
C. 每层神经元不可以同层连接。
D. 多层网络的学习能力并不比单层的要强。