对于目标函数和约束函数都是凸函数的情况,符合K－T条件的点一定是全局最优点。() 此题为判断题(对，错)。

题目内容（请给出正确答案）

对于目标函数和约束函数都是凸函数的情况,符合K－T条件的点一定是全局最优点。()

此题为判断题(对，错)。

参考答案

考题若设计空间中任意两点连成的直线上的某点通过两个端点的函数值的线性插值大于等于该点的目标函数值,则称该函数为凸函数。() 此题为判断题(对，错)。

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考题非线性规划要求目标函数和约束条件都是非线性的。

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考题下列关于机器学习模型计算的描述中，错误的是（）。A．学习神经网络模型时，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解B．采用PCA降维时需要计算协方差矩阵C．学习神经网络模型时，负梯度下降的方向一定是最优解的方向D．利用拉格朗日函数能解带约束的优化问题

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考题目标函数与约束条件的作用是不同的，目标函数是（__），约束条件则是（__）。

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考题对于机器学习算法，只要损失函数为凸函数，就可以采用梯度下降法，找到损失函数达到最小值点的位置。

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考题关于线性规划的描述，下面正确的是A．只有目标函数是线性的B．只有约束条件是线性的C．目标函数和约束条件都是线性的D．目标函数和所有约束条件只需有一个是线性的

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考题数学规划模型中目标函数和约束条件函数都是非线性函数时，称为非线性规划模型。

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考题 5、对于机器学习算法，只要损失函数为凸函数，就可以采用梯度下降法，找到损失函数达到最小值点的位置。

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考题如果原问题的目标函数是凸函数，且限制条件是线性函数，则原问题的解和对偶问题的解相等。

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