在现实任务中的非线性可分问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在高维样本空间内（）。
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在M-P神经元模型中，神经元接收到其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总数入职将与神经元的阈值进行比较，然后通过“（）”处理以产生神经元的输出。
误差反向传播（BP）算法是杰出的神经网络学习算法达标，它基于（）策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整。
M-P神经元模型本质上是一个广义的线性回归模型。
A. 对
B. 错
神经网络的参数学习就是根据训练数据来调整神经元之间的连接权以及每个M-P神经元的阈值。
A. 对
B. 错
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