1.6　习题与答案

1.感知机和/或神经网络能解决线性可分数据的分类问题吗？

答：可以，二者均可。

2.感知机和/或神经网络能解决对线性不可分数据进行分类的问题吗？

答：可以，二者均可。然而，感知机将一直运行下去，除非我们指定一个停止条件（比如最大迭代次数（更新）），或者在多次迭代后错误分类点的数量没有减少时停止。

3.ML领域的哪些变化使我们今天能够进行深度学习？

答：1）反向传播算法、批处理训练、ReLU等；

　　2）计算能力、GPU、云等。

4.为什么泛化性能是一件好事？

答：因为深度神经网络最有用的是当它们得到以前没有见过的数据（也就是尚未用于训练模型的数据）时，能按预期发挥作用。