对于目标函数和约束函数都是凸函数的情况,符合K－T条件的点一定是全局最优点。()此题为判断题(对，错)。

第1题：

对于机器学习算法，只要损失函数为凸函数，就可以采用梯度下降法，找到损失函数达到最小值点的位置。

第2题：

数学规划模型中目标函数和约束条件函数都是非线性函数时，称为非线性规划模型。

第3题：

如果原问题的目标函数是凸函数，且限制条件是线性函数，则原问题的解和对偶问题的解相等。

第4题：

关于线性规划的描述，下面正确的是

A．只有目标函数是线性的

B．只有约束条件是线性的

C．目标函数和约束条件都是线性的

D．目标函数和所有约束条件只需有一个是线性的

第5题：

5、对于机器学习算法，只要损失函数为凸函数，就可以采用梯度下降法，找到损失函数达到最小值点的位置。