判断题
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无论质心的初始化如何，K-Means始终会给出相同的结果。
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由于分类是回归的一种特殊情况，因此逻辑回归是线性回归的一种特殊情况。
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对
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当反向传播算法运行到达到最小值时，无论初始权重是什么，总是会找到相同的解（即权重）。
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使用偏差较小的模型总是比偏差较大的模型更好。
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对
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使决策树更深将确保更好的拟合度，但会降低鲁棒性。
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对
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给定用于2类分类问题的线性可分离数据集，线性SVM优于感知器，因为SVM通常能够在训练集上实现更好的分类精度。
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最大似然估计的一个缺点是，在某些情况下（例如，多项式分布），它可能会返回零的概率估计。
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对
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支持向量机不适合大规模数据。
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对
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训练神经网络具有过度拟合训练数据的潜在问题。
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对
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如果P（A | B）= P（A），则P（A∩B）= P（A）P（B）。
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对
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判断题
由于决策树学会了对离散值输出而不是实值函数进行分类，因此它们不可能过度拟合。
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