有關人工智慧之敘述，下列何者有誤？
A主成分分析是一種降維手段，需要標籤信息進行運算正確答案
B在訓練樣本不足時，增加模型的複雜度仍舊可能得到更高的訓練準確度
C循環神經網路常會出現梯度消失或梯度爆炸的現象，是因為參數與層數較多
DLISP 為早期人工智慧專案常使用的程式語言
答案與詳解
為什麼答案是 A
PCA（主成分分析）屬於非監督式學習，運算時僅依賴資料的共變異數矩陣，完全不需要任何標籤資訊（label）。需要標籤的降維方法是 LDA（線性判別分析），此為常見混淆點。
考點：PCA非監督降維考點：過擬合/Overfitting考點：RNN梯度消失/爆炸考點：LISP語言歷史
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