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7、下面关于特征矩阵的归一化（Normalizer）的描述错误的是
A．归一化是依照特征矩阵的行，即每个样本进行处理
B．其目的是使样本向量在进行点乘运算或计算相似性时，拥有统一的标准，即都转化为“单位向量”，使每个样本的范式等于 1。
C．归一化是主要是对特征矩阵中每个列，即同一特征维度的数值进行规范化处理
D．常见的归一化公式为L1 范式和L2 范式等
参考答案和解析
归一化是主要是对特征矩阵中每个列，即同一特征维度的数值进行规范化处理
更多 “7、下面关于特征矩阵的归一化（Normalizer）的描述错误的是A．归一化是依照特征矩阵的行，即每个样本进行处理B．其目的是使样本向量在进行点乘运算或计算相似性时，拥有统一的标准，即都转化为“单位向量”，使每个样本的范式等于 1。C．归一化是主要是对特征矩阵中每个列，即同一特征维度的数值进行规范化处理D．常见的归一化公式为L1 范式和L2 范式等” 相关考题
考题
已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小B.在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵C.主分量分析就是K-L变换D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到
考题
下面关于生产者矩阵的说法中错误的是() 。A.其纵轴所表示的能力与价值提升有着密切的关系B.其横轴表示的是竞争公司绝对单位成本C.只有顾客矩阵发生移动，才会实现竞争优势D.顾客矩阵与生产者矩阵之间的关系是间接的
考题
以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( )
A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度B.特征数据归一化有可能提高模型的精度C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况D.概率模型不需要做归一化处理
考题
已知一组数据的协方差矩阵P，下面关于主分量说法错误的是（）。A、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小B、在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵C、主分量分析就是K-L变换D、主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到
考题
设n阶矩阵A可逆，α是A的属于特征值λ的特征向量，则下列结论中不正确的是（）。A、α是矩阵-2A的属于特征值-2λ的特征向量B、α是矩阵的属于特征值的特征向量C、α是矩阵A*的属于特征值的特征向量D、α是矩阵AT的属于特征值λ的特征向量
考题
单选题关于强矩阵型组织的特征说法错误的是 ( )A
强矩阵型具备较多的项目型组织的特征B
具有专职的权力很大的项目经理C
有专职的项目行政管理人员D
项目负责人扮演的是协调者、协助者的角色
考题
单选题下列有关矩阵组织的描述错误的是 ( )A
弱矩阵型保持了较多的职能型组织特征，项目负责人还算不上是一个项目经理B
强矩阵型具备较多的项目型组织的特征C
强矩阵型有专职的权力很大的项目经理D
强矩阵型没有专职的项目行政管理人员
考题
单选题关于矩阵的描述，错误的是（ ）。A
包括采集矩阵和显示矩阵B
采集矩阵是经过傅立叶变换显示在显示屏上C
一般显示矩阵大于采集矩阵D
采集矩阵是指频率编码采样数目与相位编码步码数的乘积E
FOV不变时，矩阵越大，体素越小，图像的分辨力越高
考题
单选题关于矩阵的描述，错误的是（ ）。A
一个横竖方式排列的二维阵列B
在相同大小的采集面积中，矩阵越大像素数也就越多C
矩阵越大，像素越少，重建后图像分辨力越高D
矩阵越大，像素越多，重建后图像分辨力越高E
显示矩阵往往是大于或等于图像的采集矩阵
考题
单选题关于矩阵的描述，不正确的是（ ）。A
矩阵增大，像素变小B
增加矩阵可提高信噪比C
常用的矩阵为256×256D
增加矩阵会增加扫描时间E
矩阵分为采集矩阵和显示矩阵两种
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