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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目有关偏差和方差描述正确的是()

A.偏差较大,方差较小,为欠拟合

B.偏差较小,方差较大,为过拟合

C.以上都是

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C、以上都是

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第1题
假设您已在数据集上拟合了一个复杂的回归模型。现在,您正在使用Ridge回归,并调整参数λ以减少其复杂性。选择下面的描述,哪个表达了偏差和方差与λ的关系()。

A.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低

B.在λ非常小的情况下,偏差低,方差高

C.在λ非常小的情况下,偏差高,方差低

D.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低

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第2题
以下有关风险和不确定性的描述中,正确的有()。

A.风险和不确定性有显著的区别

B.风险涉及到变动和可能性

C.变动常常可以用标准方差来表示

D.标准方差越大,投资风险也就越小

E.不确定性的大小可以量化

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第3题
下列说法正确的是()。

A.GBDT是通过减少模型方差提高性能,随机森林是通过减少模型偏差提高性能。

B.和Adaboost相比,随机森林对异常值更鲁棒。

C.Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重。

D.组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成。

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第4题
对于自动缫丝生产来说,生丝纤度均方差取决于原料部分,仅仅是添绪点的递增值,也就是第一百回的初始纤度的多少,绪内偏差范围主要是细限纤度添绪后增加了多少的问题,增加的多,突变量大,偏差大。()此题为判断题(对,错)。
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第5题
以下关于集成学习的说法正确的是:()。

A.随机森林是减少模型的方差,而GBDT是减少模型的偏差

B.组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成

C.随机森林的结果是多数表决表决的,而GBDT则是多棵树累加之和

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第6题
泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和,当学习器拟合程度不够强时,是()主导了泛化错误率。

A.偏差

B.方差

C.噪声

D.差与方差共同

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第7题
标准BP算法的目标是使训练集上的()为最小。

A.累积方差

B.累积误差

C.累积协方差

D.累积偏差

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第8题
您准备增加神经网络中各层的大小(每层更多隐藏单元)。它将对偏差和方差产生什么样的影响?()

A.增加,增加

B.增加,减少

C.减少,增加

D.减少,减少

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第9题
可分解为偏差、方差与噪声之和的是()。

A.训练误差(trainingerror)

B.经验误差(empiricalerror)

C.均方误差(meansquarederror)

D.泛化误差(generalizationerror)

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第10题
下列表述中,在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是()

A.较大的K并不总是好的,选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果

B.相对于期望误差来说,选择较大的K会导致低偏差(因为训练folds会变得与整个数据集相似)

C.在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值

D.以上都正确

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第11题
CPCP-R选题,应针对质量控制的现状,确认明确、有针对性的题目,体现聚焦和可操作性。选题原则错误的是()

A.关键缺陷

B.对质量、消耗等关注指标有影响的关键过程控制点

C.频繁在某一点发生质量问题

D.关键控制点数据发生偏差

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