前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（）机器学习手段。

A.无监督学习

B.强化学习

C.监督学习

D.半监督学习

A.监督学习

B.半监督学习

C.回归分析

D.无监督学习

A.隐藏层数目大小对学习性能影响不大

B.实现了非线性映射

C.是一种端到端学习的方法

D.是一种监督学习的方法

A.在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

B.对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小

C.BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法

D.BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数

A.监督学习有明确的学习目标，而无监督学习没有

B.无监督学习与监督学习相比更加接近人类学习的过程

C.K近邻算法中无需对训练数据进行训练

D.监督学习训练数据的获得，需要专业人士进行标注

A.（有）监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.信号学习

A.强化学习

B.监督学习

C.无监督学习

D.迁移学习

A.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

B.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

C.线性回归分析是一种浅层学习方法

D.K-means聚类是一种浅层学习方法

A.监督学习

B.半监督学习

C.无监督学习

D.以上都可以