阿摩線上測驗
17. 有關人工智慧之敘述，下列何者有誤？
(A)主成分分析是一種降維手段，需要標籤信息進行運算
(B)在訓練樣本不足時，增加模型的複雜度仍舊可能得到更高的訓練準確度
(C)循環神經網路常會出現梯度消失或梯度爆炸的現象，是因為參數與層數較多
(D) LISP 為早期人工智慧專案常使用的程式語言
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統計： A(569), B(377), C(103), D(104), E(0) #3159821
統計： A(569), B(377), C(103), D(104), E(0) #3159821
詳解 (共 2 筆)
小蝦米吃檳榔
#5965271
(A) 主成分分析是一種降維手段，實際上不需要標籤信息進行運算。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一種無監督學習方法，它通常用於降低數據的維度。PCA的目標是找到數據中的主要方差方向，並將數據投影到這些方向上，從而實現降維。
在PCA中，並不需要標籤信息，因為它只是通過分析數據本身的統計特性來找到主要的方差方向。
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