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- 1.解决过拟合的方案包括()。选项： A:增加模型参数，调高模型复杂度 B:引入正则项 C:选择合适的迭代次数停止模型的学习 D:为模型添加其他特征项
- 2.多选题：解决过拟合的方案包括()。选项：A:增加模型参数，调高模型复杂度B:选择合适的迭代次数停止模型的学习C:引入正则项D:为模型添加其他特征项
- 3.多选题：解决过拟合的方案包括()。选项： 选项： A:增加模型参数，调高模型复杂度 B:选择合适的迭代次数停止模型的学习 C:引入正则项 D:为模型添加其他特征项
- 4.【多选题】 (5分) 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
- 5.以下属于解决模型欠拟合的方法是( ) 选项： A:增加训练数据量 B:对模型进行裁剪 C:增加训练过程的迭代次数 D:正则化
- 6.关于模型复杂度和数据集大小造成欠拟合和过拟合的描述正确的有（） 选项：A：缓解过拟合只能增加训练数据集的大小B：模型复杂度低容易导致欠拟合C：训练数据集小容易导致过拟合D：解决欠拟合可以考虑增加模型的复杂度
- 7.多选题：以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）选项：A:学习迭代次数过多B:模型学习到了样本的一般性质C:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D:训练集和测试集特征分布不一致
- 8.【多选题】 (5分) 以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（） 选项： A:训练集和测试集特征分布不一致 B:模型学习到了样本的一般性质 C:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 D:学习迭代次数过多
- 9.【多选题】以下哪些是可能导致模型过拟合的原因()。 选项： A、训练集数量级和模型复杂度不匹配,训练集的数量级小于模型的复杂度 B、训练集和测试集特征分布不一致 C、学习迭代次数过多 D、模型学习到了样本的一般性质
- 10.多选题: 以下哪些是可能导致模型过拟合的原因() 选项： A: 学习迭代次数过多 B: 模型学习到了样本的一般性质 C: 训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 D: 训练集和测试集特征分布不一致
- 11.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
- 12.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
- 13.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
- 14.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
- 15.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）A.模型学习到了样本的一般性质B.学习迭代次数过多C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D.训练集和测试集特征分布不一致
- 16.以下哪些方法可以减少过拟合（ ）A.增加更多数据B.降低模型复杂度C.使用集成学习方法D.正则化
- 17.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
- 18.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:i正则化
- 19.下列有关过拟合说法不正确的是A.一味提高对训练数据的预测能力会导致模型过拟合B.为了增加模型在训练数据的预测能力，选择复杂的模型C.在样本充足的情况下采用交叉验证D.根据样本量选择复杂度合适的模型
