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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

如果假设空间较小,容易发生过拟合()

A.关于这两句话,下列说法正确的是

B.都不正确

C.1

D.2

E.都正确

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B、都不正确

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第1题
在支持向量机中,参数的选取会影响拟合的结果,如果出现过拟合的现象,则导致该结果的原因有可能是()。

A.其他参数保持不变,C值过大

B.其他参数保持不变,λ值较少

C.其他参数保持不变,σ较大

D.其他参数保持不变,σ较小

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第2题
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务,可以有效解决过拟合的方法包括()。

A.增加样本数量

B.增加测试集数量

C.训练更多的迭代次数

D.采用正则化方法

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第3题
属于欠拟合的解决办法有()。

A.增加新特征,可以加入进特征组合、高次特征,来增大假设空间

B.添加多项式特征

C.减少正则化参数

D.使用非线性模型

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第4题
在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

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第5题
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型()

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

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第6题
如果深度学习训练过程不收敛,训练集准确率很低,属于下面哪个问题?()

A.欠拟合

B.过拟合

C.泛化能力差

D.泛化能力强

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第7题
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率,但在测试集上仅能达到70%左右,这说明()

A.欠拟合

B.模型很棒

C.过拟合

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第8题
如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率,但在测试集上仅能达到70%左右,这说明:()。

A.欠拟合

B.模型很棒

C.过拟合

D.以上答案都不正确

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第9题
如果我们发现了过拟合问题,错误的处理方式是?()

A.正则化:L1、L2正则化,为拟合增加条件约束

B.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征

C.保留所有的特征,但是减少参数的大小

D.构建更为复杂的模型

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第10题
为什么正则化能处理过拟合?()

A.惩罚了模型的复杂度,避免模型过度学习训练集,提高泛化能力

B.剃刀原理:如果两个理论都能解释一件事情,那么较为简单的理论往往是正确的

C.正则项降低了每一次系数w更新的步伐,使参数更小,模型更简单

D.贝叶斯学派的观点,认为加入了先验分布(11拉普拉斯分布,12高斯分布),减少参数的选择空间

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第11题
在其他条件既定的情况下,如果挑选率比较高,则新的测评工具改进的空间()。

A.比较大

B.比较小

C.不变

D.不好说

E.可以较大也可以较小

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