在庞大的数据集上使用Logistic回归模型需要很长时间才能训练，可以通过降低学习率，减少迭代次数，达到花费更少时间，并得到比较相近的精度。（）

A.聚类模型

B.分类模型

C.回归模型

D.置信区间

A.训练精度提高

B.训练准确度提高或保持不变

C.测试精度提高或保持不变

A.增加参数数量

B.减少参数数量

C.在开始时将学习率降低10倍

D.改变几个时期的学习率

A.降低时间复杂度和空间复杂度

B.较简单的模型在小数据集上有更强的鲁棒性

C.提升模型效果

D.降低算法的计算开销

A.通过感官进行学习

B.注意力集中时间短暂

C.在与环境互动中自然学习

D.需要反复训练

E.一教即会

A.减少给药次数

B.避免峰谷现象

C.降低药物的毒副作用

D.减少用药总剂量

E.适用于半衰期很长的药物（t_1/2＞24小时）