高斯核属于支持向量机常用的核函数。

在选择KNN的K参数时，以下说法是否正确：K越大越容易造成过拟合。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。

局部二值模式（LBP）和高斯方向梯度直方图（HOG）等属于结构特征值。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。

假设检验中的Type I错误是指当原假设为真时拒绝原假设的情况。

动态程序比对法、松弛比对法都属于对比识别的方法。

在迁移学习中，通常会使用已经训练好的模型或者与训练的模型作为基础模型，然后针对新的任务或领域进行微调或者重新训练，以适应新的数据分布和任务需求。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。