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- 1.机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）A.增加样本数量B.增加模型复杂度C.去除噪声D.正则化
- 2.1836.机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（） 选项： A:增加样本数量 B:增加模型复杂度 C:去除噪声 D:正则化
- 3.机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？? 选项： A:增加样本数量 B:增加模型复杂度?? C:去除噪声?? D:正则化 E:nan
- 4.(单选, 4 分)⏺机器学习中,下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题?( )A、增加样本数量B、增加模型复杂度C、去除噪声D、正则化
- 5.机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？?（单选题） 选项： A:增加样本数量 B:增加模型复杂度?? C:去除噪声?? D:正则化 E:nan
- 6.机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？ 选项： A:增加样本数量 B:增加模型复杂+E417:E429度 C:去除噪声 D:正则化
- 7.训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是哪些？A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题B.神经网络不会出现过拟合问题C.正则化方法可以减少过拟合问题D.增加数据量不能减少过拟合问题
- 8.在机器学习中，如果模型训练时出现了过拟合，下面哪个操作是不合适的？ 选项： A:增加训练数据 B:减小模型复杂度 C:增加模型的层数 D:使用正则化方法
- 9.以下哪些方法可以降低过拟合（ ）选项： A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
- 10.以下哪些方法可以减少过拟合（ ） 选项： A、降低模型复杂度 B、使用集成学习方法 C、正则化 D、增加更多数据
- 11.训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是选项： A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
- 12.以下神经网络中防止过拟合方法有：A.dropoutB.增加样本量C.增加隐层数D.正则化
- 13.可以有效解决过拟合的方法包括（） 选项： A:增加样本数量 B:增加特征数量 C:训练更多的迭代次数 D:采用正则化方法
- 14.有关过拟合问题的说法正确的是哪些？选项： A:分类算法一般都会遇到过拟合问题; B:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; C:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; D:过拟合时训练样本的检验准确度会下降
- 15.有关过拟合问题的说法正确的是哪些选项： A:过拟合时训练样本的检验准确度会下降; B:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; C:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; D:分类算法一般都会遇到过拟合问题
- 16.下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？A.减少样本数据B.Early stoppingC.DropoutD.正则化代价函数
