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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目关于欠拟合(under-fitting),下面哪个说法是正确的()

A.训练误差较大,测试误差较小

B.训练误差较小,测试误差较大

C.训练误差较大,测试误差较大

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第1题
关于欠拟合(under-fitting),()是正确的。

A.训练误差较大,测试误差较小

B.训练误差较小,测试误差较大

C.训练误差较大,测试误差较大

D.训练误差较小,测试误差较小

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第2题
下列关于BP网络说法不正确的是()。

A.标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值

B.BP神经网络经常遭遇过拟合

C.早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题

D.晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题

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第3题
在正则化公式中,λ为正则化参数,关于λ描述正确的是()。

A.若正则化参数λ过大,可能会导致出现欠拟合现象

B.若λ的值太大,则梯度下降可能不收敛

C.取一个合理的λ值,可以更好的应用正则化

D.如果令λ的值很大的话,为了使CostFunction尽可能的小,所有θ的值(不包括θ0)都会在一定程度上减小

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第4题
最典型的两种拟合不佳的情况是()

A.强拟合

B.过拟合

C.弱拟合

D.欠拟合

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第5题
添加dropout是为了解决()问题。

A.欠拟合

B.过拟合

C.训练过慢

D.样本少

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第6题
如果SVM模型欠拟合,可以增大惩罚参数C的值。()
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第7题
交叉检验模型评估较差可能是由于()原因导致的。

A.模型过拟合

B.模型欠拟合

C.模型过度复杂

D.模型过度简单

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第8题
BP神经网络经常遭遇(),其训练误差持续降低,但测试误差却可能上升。

A.欠拟合

B.误差过大

C.误差过小

D.过拟合

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第9题
预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

A.显著减少训练时间开销

B.显著减少测试时间开销

C.降低过拟合风险

D.提高欠拟合风险

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第10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11题
BP神经网络具有很的表示能力,它经常遭遇(),其训练误差持续降低,但测试误差却可能上升。

A.欠拟合

B.误差过大

C.误差过小

D.过拟合

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