20、下列的哪种方法可以用来抑制深度学习模型的过拟合现象？A．增加更多的数据B．使用数据扩增技术C．使用归纳性更好的模型D．降低模型的复杂度

20、下列的哪种方法可以用来抑制深度学习模型的过拟合现象？

A．增加更多的数据

B．使用数据扩增技术

C．使用归纳性更好的模型

D．降低模型的复杂度

参考答案和解析
增加更多的数据;使用数据扩增技术;使用归纳性更好的模型;降低模型的复杂度

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剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对，错)。
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完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A.参数无法估计B.只能估计参数的线性组合C.模型的拟合程度不能判断D.可以计算模型的拟合程度
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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
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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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"过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习"以上说法是否正确()A.正确B.错误
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下面关于拟合分析法的描述，哪一个是正确的？（）A、拟合法是一维波动方程的解析解B、拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型C、拟合法的解有任意多组D、拟合法桩的力学模型是线弹性模型
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线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。
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简便易行，不用建立数学模型，便于推广的是哪种方法（）A、拟合直线方程法B、曲线趋势法C、直观法D、平均法
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在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）？A、DropoutB、分批归一化（BatchNormalization）C、正则化（regularization）D、都可以
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给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个A、1B、2C、3D、4
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设计程序化交易模型时，限制策略自由度和参数数量可以减少参数优化过程中可能造成的过度拟合现象。
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外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
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多选题建立样条曲线的方法有：（）A过极点B过点C拟合曲线D与平面垂直
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