在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题( ) A.增加训练集量B.减少神经网络隐藏层节点数C.删除稀疏的特征SD.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题( )

A.增加训练集量

B.减少神经网络隐藏层节点数

C.删除稀疏的特征S

D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?A.增加训练集量B.减少神经网络隐藏层节点数C.删除稀疏的特征D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
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“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是()A.对的B.错的
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下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()A.他们经常不会过拟合B.他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题C.他们通常会过拟合
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训练误差和测试误差之间的差距太大在机器学习的术语是A．欠拟合B．过拟合C．精度低D．精度高
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在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。A．欠拟合B．过拟合C．损失函数D．经验风险
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正则化方法是一种通过引入额外的新信息来解决机器学习中过拟合问题的方法。
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9、“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”。
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以下属于机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些A．增加训练数据B．权值衰减C．DropoutD．大幅度减少网络层数
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14、卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的哪种说法是正确的？A．如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合B．参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上C．可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关D．参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
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