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提问人：网友liudptl 发布时间：2022-01-07
[单选题]

关于解析解和数值解，下面描述中错误的是______。

A.解析解是根据严格的公式推导和计算得到的精确解

B.数值解只能在给定精度下满足方程

C.梯度下降法是常用的求函数解析解的方法

D.数值解是通过近似计算得到的解

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匿名网友[6.***.***.70]选择了 D
1天前
匿名网友[117.***.***.245]选择了 D
1天前
匿名网友[17.***.***.148]选择了 C
1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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更多“关于解析解和数值解，下面描述中错误的是______。”相关的问题
第1题
下列关于步长设置，说法错误的是______。

A、步长太大，容易引起震荡现象，可能无法收敛

B、每一步迭代时的步长取值与学习率无关

C、可以通过曲线斜对步长进行自适应调整，斜率小步长就小

D、步长太小，迭代次数会多，导致收敛速度慢

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第2题
下列说法不正确的是______。

A、函数对x的偏导数：函数在x点的变化率

B、函数对y的偏导数：函数在y方向上的变化率

C、方向导数：函数沿着某一方向的变化率

D、函数在P点的梯度：函数在P点沿着梯度方向变化最快，变化率最大

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第3题
通过不断迭代求解极小值时，当步长设置越大，找到极值点的速度就越快，所以步长越大越好。
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第4题
对于机器学习算法，只要损失函数为凸函数，就可以采用梯度下降法，找到损失函数达到最小值点的位置。
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第5题
对于凸函数，下列关于学习率设置说法错误的是______。

A、学习率用来缓和每一步调整权值的程度，其值越大步长就越小

B、学习率设置过小，迭代次数会非常多

C、学习率设置过大，可能会引起震荡

D、发生震荡时，也可能收敛

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第6题
下列适合均匀、集中的样本数据，且能够实现等比例缩放的归一化方法是______。

A、线性归一化

B、标准差归一化

C、指数归一化

D、对数归一化

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第7题
在机器学习算法中训练模型时，是为了得到_______。

A、模型参数

B、预测值

C、超参数

D、样本标签

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第8题
在机器学习中对所有属性进行归一化处理，是为了将所有属性处于同一个范围、同一个数量级下，以更快收敛到最优解，同时提高学习器精度。
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第9题
编程实现梯度下降法时，首先需要确定损失函数，然后对损失函数求偏导数来计算梯度，最后通过梯度来更新模型参数。
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第10题
使用梯度下降法求解线性回归问题时，需要按照以下步骤来编写代码：加载样本数据→数据处理→设置超参数（学习率和迭代次数）→设置模型参数初值→训练模型→预测→结果可视化。
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