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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

如果假设空间较小，容易发生过拟合（）

A.关于这两句话，下列说法正确的是

B.都不正确

C.1

D.2

E.都正确

答案

B、都不正确

发布时间：2023-02-06

更多“如果假设空间较小，容易发生过拟合（）”相关的问题

第1题

在支持向量机中，参数的选取会影响拟合的结果，如果出现过拟合的现象，则导致该结果的原因有可能是（）。

A.其他参数保持不变，C值过大

B.其他参数保持不变，λ值较少

C.其他参数保持不变，σ较大

D.其他参数保持不变，σ较小

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第2题

过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务，可以有效解决过拟合的方法包括()。

A.增加样本数量

B.增加测试集数量

C.训练更多的迭代次数

D.采用正则化方法

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第3题

属于欠拟合的解决办法有（)。

A.增加新特征，可以加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间

B.添加多项式特征

C.减少正则化参数

D.使用非线性模型

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第4题

在机器学习算法中，模型过拟合是指？（)

A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

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第5题

如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型（)

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

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第6题

如果深度学习训练过程不收敛，训练集准确率很低，属于下面哪个问题？（)

A.欠拟合

B.过拟合

C.泛化能力差

D.泛化能力强

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第7题

如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明（)

A.欠拟合

B.模型很棒

C.过拟合

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第8题

如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：（）。

A.欠拟合

B.模型很棒

C.过拟合

D.以上答案都不正确

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第9题

如果我们发现了过拟合问题，错误的处理方式是？（)

A.正则化：L1、L2正则化，为拟合增加条件约束

B.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征

C.保留所有的特征，但是减少参数的大小

D.构建更为复杂的模型

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第10题

为什么正则化能处理过拟合？（）

A.惩罚了模型的复杂度，避免模型过度学习训练集，提高泛化能力

B.剃刀原理：如果两个理论都能解释一件事情，那么较为简单的理论往往是正确的

C.正则项降低了每一次系数w更新的步伐，使参数更小，模型更简单

D.贝叶斯学派的观点，认为加入了先验分布（11拉普拉斯分布，12高斯分布），减少参数的选择空间

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第11题

在其他条件既定的情况下，如果挑选率比较高，则新的测评工具改进的空间（)。

A.比较大

B.比较小

C.不变

D.不好说

E.可以较大也可以较小

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