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- 1.您如何理解过拟合与欠拟合?(单选)A、过拟合是模型在训练数据上表现太好,而在测试数据上表现较差;欠拟合是模型在训练数据上表现较差。B、过拟合是模型在测试数据上表现太好,而在训练数据上表现较差;欠拟合是模型在测试数据上表现较差。C、过拟合是模型过于复杂,导致出现过度预测;欠拟合是模型过于简单,导致预测不足。
- 2.下面关于过拟合的原因中，错误的是哪个？A.样本太少会导致过拟合B.样本太多会导致过拟合C.模型太复杂会导致过拟合D.训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 3. 什么是欠拟合？ 选项： A: 模型过于简单，无法很好地拟合训练数据和测试数据。 B: 模型过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不佳的现象。 C: 学习算法对未见过的样本的适应能力。 D: 所有可能的模型组成的空间，用于描述模型的表达能力。
- 4.在机器学习中，什么是过拟合Overfitting？ 选项： A: 模型不能很好地拟合训练数据 B: 模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳 C: 模型没有足够的复杂度 D: 模型欠拟合了数据
- 5.什么是过拟合?A、模型无法适应新的数据B、模型过于简单,无法拟合训练数据C、模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差D、模型过于复杂,过度拟合训练数据
- 6.下面关于神经网络过拟合的原因中，哪个说法是错误？ 选项： A、样本太少会导致过拟合 B、样本太多会导致过拟合 C、模型太复杂会导致过拟合 D、训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 7.下面关于神经网络过拟合的原因中，哪个说法是错误？选项： A:样本太少会导致过拟合; B:样本太多会导致过拟合; C:模型太复杂会导致过拟合; D:训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
- 8.【单选题】在机器学习中，什么是过拟合（Overfitting）？（） 选项： A:模型不能很好地拟合训练数据 B:模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳 C:模型没有足够的复杂度 D:模型欠拟合了数据
- 9.什么是过拟合? 选项： A:模型无法适应新的数据 B:模型过于简单,无法拟合训练数据 C:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差 D:模型过于复杂,过度拟合训练数据
- 10.Hough变换法是根据拟合模型和数据样本对（）进行投票A．拟合模型B．数据样本C．模型参数D．样本和模型对应关系
- 11.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
- 12.下列哪些方法可以用来避免机器学习模型的过拟合？（多选） 选项： A:正则化 B: 减少模型复杂度 C: 增加训练数据量 D:增加模型训练轮数
- 13.哪个选项正确描述了过拟合和欠拟合的概念？（ ）选项： A:过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差，而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 B:过拟合是指模型在训练数据上表现较差，而在测试数据上表现良好，而欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都较差。 C:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂，导致在测试数据上表现较差，而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单，导致在测试数据上表现较差。 D:过拟合是指模型在训练数据上表现过于复杂，导致在测试数据上表现良好，而欠拟合是指模型在训练数据上表现过于简单，导致在测试数据上表现良好。
- 14.关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的选项： A:欠拟合一般是由于样本集合太大而造成的; B:欠拟合时，增加模型的复杂度，或者增加输入特征的个数，可有望改善; C:过拟合时，增加训练集样本个数，可有望改善; D:过拟合时，减小模型复杂度，可有望改善
- 15.在训练模型时，数据样本数较少容易造成过拟合 选项： A、对 B、错
- 16.深度学习中,以下哪些方法可以降低模型过拟合?() 选项： A: 增加更多的样本 B: Dropout C: 增大模型复杂度,提高在训练集上的效果 D: 增加参数惩罚
- 17.326. Hough 变换法是根据拟合模型和数据样本对（ ）进行投票 选项： A:A．数据样本 B:B．样本和模型对应关系 C:C．模型参数 D:D．拟合模型
- 18.什么是欠拟合? 选项： A:模型无法适应新的数据 B:模型过于简单,无法拟合训练数据 C:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上表现差 D:模型过于复杂,过度拟合训练数据
- 19.关于过拟合和欠拟合，说法正确的是 选项： A:对于欠拟合的模型，可以减少模型的复杂程度 B:对于欠拟合的模型，可以增加特征的数量 C:对于过拟合模型，可以增加模型复杂程度 D:对于过拟合模型，可以减少样本容量
- 20.欠拟合问题可以用以下哪些方法解决 选项： A: 训练更多的轮次 B: 提高模型的参数量增加模型复杂度 C: 增加训练样本数量 D: 对模型进行剪枝操作
- 21.Hough变换法是根据拟合模型和数据样本对( )进行投票A、数据样本B、样本和模型对应关系C、模型参数D、拟合模型
