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判断题
增加神经元的个数，无法提高神经网络的训练精度。
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判断题
K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。
判断题
决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程，这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。
判断题
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”，因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。
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