如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( ) A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数)

如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( )

A.增大惩罚参数C的值

B.减小惩罚参数C的值

C.减小核系数(gamma参数)

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关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( ) A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

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54、模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的

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使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题，以下哪个选项能提高模型性能？A．增加惩罚参数 “C”B．减少惩罚参数C．减少核系数（gamma 的值）

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模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的

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下列说法正确的是A．过拟合是由于训练集多，模型过于简单B．过拟合是由于训练集少，模型过于复杂C．欠拟合是由于训练集多，模型过于简单D．欠拟合是由于训练集少，模型过于简单

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13、模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的

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5、以下哪些方法不能用于处理欠拟合？A．增大正则化系数B．增加新的特征C．增加模型复杂度D．对特征进行变换，使用组合特征或高维特征

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69、下列说法正确的是A．过拟合是由于训练集多，模型过于简单B．过拟合是由于训练集少，模型过于复杂C．欠拟合是由于训练集多，模型过于简单D．欠拟合是由于训练集少，模型过于简单

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6、与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是A．没有合适模型描述B．存在过拟合问题C．存在欠拟合问题D．噪声点参与模型拟合

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