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“过拟合”只在监督学习中出现,在非监督学习中,没有“过拟合”,这是()
A.对的
B.错的
参考答案
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考题
在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为()。A.欠拟合B.过拟合C.损失函数D.经验风险
考题
24、下面关于过拟合的描述中,错误的说法是哪个?A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法C.为了防止过拟合可以使用DropoutD.训练过程中的损失值越小,其在存过拟合的风险越低
考题
下面关于模型过拟合的原因中,错误的是()?A.样本太多会导致过拟合B.模型太复杂会导致过拟合C.训练集中包含噪声,会导致过拟合D.样本太少会导致过拟合
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