判断题
机器学习是现代人工智能的核心,它可以从数据中挖掘出有意义的知识,其通用框架是数据、模型、优化和求解。
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判断题 机器学习追求的是在超大规模数据上有较好的精度和效率,因此会充分研究数据先验特性,并将其添加到学习过程中去。
判断题 降维能够得到更加稀疏的表示,而添加稀疏约束不能得到降维之后的表示。
判断题 稀疏表示分类中,学到稀疏表示系数后,可以计算得到一个总字典的近似,又可以进一步获得每个子字典中的一个近似表示,计算总字典近似与每个子字典近似的相似性,该样本就被归结为相似性最高的子字典对应的类别。