当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。

关联规则挖掘的算法主要有Apriori 和FP-Growth。

当使用Softmax函数时，通常不需要担心数值溢出的问题。

循环神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频等二维数据的处理。

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。

在k-means聚类算法中，增加样本数一定能够改善聚类效果。

卷积神经网络具有局部感知、参数共享和上采样等特点。

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。

Faster R-CNN是自然语言处理模型。

当所有数据隶属的簇不再发生变化的时候可作为kmeans方法停止循环的指标。