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
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
参考答案和解析
通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合;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;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
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以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。A．分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等B．有三种分类器评价或比较尺度：预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度C．统计方法包括决策树法和规则归纳法D．神经网络方法主要是BP算法
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
关于神经网络,描述错误的选项是?() A.大规模串行结构和信息的串行处理B.神经网络是通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联C.主流的神经网络算法是反馈传播，该算法在多层前向型神经网络上进行学习D.知识和结果的不可解释性
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
对于神经网络的说法,下面正确的是:( ) A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
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关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。A、拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好B、t检验是用来检验方程整体的显著性的C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好D、拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1
单选题关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。A拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好Bt检验是用来检验方程整体的显著性的C回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好D拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1
单选题下列有关神经网络的说法不正确的是（）A与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。B神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。C神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。D以上说法都不正确。
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