A、负梯度方向是使函数值下降最快的方向
B、当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解
C、梯度下降法比牛顿发收敛速度快
D、梯度下降法需要确定合适的迭代步长
答案：ABD
解析：牛顿法需要二阶求导，梯度下降法只需一阶，因此牛顿法比梯度下
降法更快收敛。
A、负梯度方向是使函数值下降最快的方向
B、当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解
C、梯度下降法比牛顿发收敛速度快
D、梯度下降法需要确定合适的迭代步长
答案：ABD
解析：牛顿法需要二阶求导，梯度下降法只需一阶，因此牛顿法比梯度下
降法更快收敛。
解析：错误
A. 重复数据
B. 虚假数据
C. 错误数据
D. 异常数据
A. 分层聚类
B. K平均值聚类
C. 两步聚类
D. Konhonennetwork
解析：错误
A. 它可以在相同条件下重复进行
B. 每次试验只出现这些可能结果中的一个
C. 预先要能断定出现哪个结果
D. 试验的所有结果事先已
E. 预先要能知道哪个结果出现的概率。
A. 是一种监督学习策略；
B. 每个时刻只有一个竞争获胜的神经元被激活；
C. 其他神经元的状态被抑制；
D. ART网络通过竞争型学习算法寻优；
解析：见算法解析
解析：也有纯基于transformer的模型
A. 预测
B. 回归
C. 分类
D. 聚类
A. 数据定义
B. 数据管理
C. 数目操纵
D. 数据控制
