对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4
对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()
1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合
2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合
3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance
4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
A.2和4
B.2和3
C.1和3
D.1和4
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对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( ) A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
8、对随机森林算法的说法正确的有A．训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势B．由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强C．对部分特征缺失很敏感D．在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合
7、减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？A．通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合B．利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合C．在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量D．通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
下面关于模型过拟合的原因中，错误的是（）？A．样本太多会导致过拟合B．模型太复杂会导致过拟合C．训练集中包含噪声，会导致过拟合D．样本太少会导致过拟合