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。
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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。
判断题 在稀疏表示分类(SRC)模型中,其流程为先对所有训练集样本分类并构建对应子字典,合并成总字典,在测试时,对每个样本学习一个稀疏表示系数,最后根据此系数进行分类。