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
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
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.梯度减少问题
B.XOR问题
C.梯度消失问题
D.过拟合问题
A.通过正则化可以减少网络参数的个数,一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减,从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言,你认为具有恒定不变的影响合适呢,还是这种影响越来越小更合适?请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中,证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据, 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程, 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大?也就是说, 如果支出提高10%, 估计math10会提高多少个百分点?
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题?
A.自身的需求
B.客户的需求
C.自身的观念
D.客户的观念
A.本性
B.人性善
C.人性
D.人性恶
一位老师在上完《装在套子里的人》第一节课,是如此结束的:
恋爱,多么诱人的字眼;一个哲人说过,如果没有爱情,人间将成为一座坟墓。的确如此,就连别里科夫这样一个把自己装在套子里与世隔绝的人,也禁受不住爱情的诱惑,居然从套子里探出头来,要品尝一下恋爱的滋味了。像他这样的人,会获得姑娘的爱吗?他的爱情结局将会怎样呢?我们下一节课将会讨论这些问题。
这样的结束语主要采用的是什么方式?有什么效果?