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[单选题]

以下哪项容易导致机器学习中的过拟合问题?()

A.增加训练集量

B.减少神经网络隐藏层节点数

C.删除稀疏的特征

D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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更多“以下哪项容易导致机器学习中的过拟合问题?()”相关的问题

第1题

在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?()

A.增加训练集量

B.增加神经网络隐藏层节点数

C.增加更多特征

D.在模型中引入正则项

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第2题

以下关于人工智能、机器学习和神经网络三者间关系的描述,哪一项是正确的?()

A.人工智能是机器学习的一个分支

B.机器学习和神经网络是人工智能里面并列的两类技术

C.神经网络属于机器学习中的一种技术

D.人工智能是神经网络的一个分支

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第3题

下面对感知机网络()

A.感知机网络是一种特殊的前馈神经网络

B.感知机网络具有一层隐藏层

C.感知机网络没有隐藏层

D.感知机网络不能拟合复杂数据

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第4题

当训练数据较少时更容易发生___拟合,当训练数据特征维度过多,拟合出的函数过于复杂时容易发生___拟合。

A.欠、欠

B.欠、过

C.过、欠

D.过、过

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第5题

神经网络训练过程中,一般会遇到停滞期,即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况?()

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

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第6题

过拟合是机器学习面临的关键障碍。()
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第7题

以下哪些是多层前馈神经网络用到的层()

A.输入层

B.调和层

C.隐藏层

D.输出层

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第8题

以下对机器学习的说法,正确的是?()

A.机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能

B.机器学习根据学习模式,可以分为监督学习,无监督学习,强化学习

C.传统的机器学习,需要人工指定特征,需要人工定义规则

D.机器学习主要是从样本中训练函数,从数据中学习规则,规律

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第9题

回归和分类都是有监督的学习问题,都有可能发生过拟合()
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第10题

多层前馈神经网络包括什么:()

A.输入层

B.一个或多个隐藏层

C.一个输出层组成

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