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正则化越弱,模型参数越大,模型越复杂。( )
越大
模型
正则
发布时间:
2024-05-16 00:18:55
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1.
岭回归中的正则化参数越大,模型的复杂度越低。
2.
关于决策树DecisionTreeClassifier的参数max_depth设置,下列正确的是( )。 选项:A、max_depth越大,模型越简单B、max_depth越小,模型越复杂C、max_depth越小,模型泛化能力越强。D、max_depth越大,模型泛化能力越差。
3.
KNN模型中K值越大,模型的复杂度越低。( )
4.
在深度学习中,模型的参数量与模型的精度之间的关系是什么? 选项: A: 模型参数量越大,模型精度越高。 B: 模型参数量越大,模型精度越低。 C: 模型参数量与模型精度之间没有明显的关系。 D: 取决于具体的模型和任务,无法确定。
5.
模型越复杂越好
6.
程序化交易的策略模型越复杂就越有效
7.
模型越复杂,训练错误越低() 选项: A:正确 B:错误
8.
k近邻算法中k值的大小与模型复杂度及泛化能力强弱的关系为:k值越小,则模型越___,泛化能力越___
9.
下列哪种说法是 正确的( ) ? 选项: A、 一个精度高的机器学习模型通常是一个好的分类器 B、 模型越复杂,测试错误越低 C、 模型越复杂,训练错误越低
10.
【判断题】模型越复杂越好
11.
分子量越大,含有抗原表位越多,结构越复杂,免疫原性越弱
12.
关于Singer模型,下列说法不正确的是( )。 A: 参数α趋于∞,则模型越接近常速度运动模型 B: 假设目标加速度均值为零 C: 参数α趋于0,则模型越接近常速度运动模型 D: 参数α为机动时间的倒数
13.
关于Singer模型,下列说法不正确的是( )。 选项: A、参数α趋于∞,则模型越接近常速度运动模型 B、假设目标加速度均值为零 C、参数α趋于0,则模型越接近常速度运动模型 D、参数α为机动时间的倒数
14.
对于QSAR模型的评价和验证,错误的是( )。选项: A:R2越大,模型越好; B: SE越小,模型越好; C:交叉验证相关系数越大,模型越稳健; D:变异系数CV越小,数据越离散
15.
下列哪些说法是正确的?( CD ) 选项: A:一个训练正确率高的机器学习分类模型通常是一个好的分类模型 B:模型越复杂,通常测试错误越低 C:模型越复杂,通常训练错误越低 D:模型训练错误低,测试错误高,则可能训练时出现了过拟合
16.
在神经网络中,正则化的目的是什么? A. 减少模型的训练时间 B. 增加模型的复杂度 C. 防止过拟合 D. 增加模型的参数数
17.
在Singer模型中,机动频率α越大,则模型越趋于常速度运动模型。A.正确B.错误
18.
机器学习模型越复杂越好。 选项: A:正确 B:错误
19.
评估模型并不是越复杂越好,也绝非越简单越好。选项: A:正确; B:错误
20.
在模型打印的参数设置中,模型的壁厚越厚,模型的打印质量就会越好。 ( )
21.
机器学习中,模型参数越多越容易出现欠拟合()
22.
PID 控制器的P 参数越大,比例作用越强,动态响应越(),消除误差的能力越( )。 选项:A、快,弱 B、快,强 C、慢,弱 D、慢,强
23.
解决过拟合的方案包括( )。 选项: A、为模型添加其他特征项 B、增加模型参数,调高模型复杂度 C、选择合适的迭代次数停止模型的学习 D、引入正则项
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