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[判断题]过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习
A.正确
B.错误
[判断题]过拟合比欠拟合更容易克服。
A.正确
B.错误
[单选题]神经网络算法有时会出现过拟合的情况，那么采取以下哪些方法解决过拟合更为可行（）。
A.为参数选取多组初始值，分别训练，再选取一组作为最优值
B.增大学习的步长
C.减少训练数据集中数据的数量
D.设置一个正则项减小模型的复杂度
[填空题]_____是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。
[单选题]传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么()
A.给定标签
B.离散
C.分类
D.回归
[单选题]过拟合现象中( )
A. 训练样本的测试误差最小,测试样本的正确识别率却很低
B. 训练样本的测试误差最小,测试样本的正确识别率也很高
C. 模型的泛化能力很高
D. 通常为线性模型
[单选题]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. 减少神经网络隐藏层节点数
C. 删除稀疏的特征
D. SVM算法中使用高斯核代替线性核
[判断题]机器学习算法训练完成后，在训练集准确率很高，但验证集准确率很低，说明已经过拟合
A.正确
B.错误
[判断题]机器学习按照其学习方式来分类可分为:监督学习,无监督学习,半监督学习。
A.正确
B.错误
[单选题]在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？
A.A. 多项式阶数
B.B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降
C.C. 使用常数项
[单选题]下列关于过拟合的说法错误的是
A.过拟合是指模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集和测试集上表现一般
B.解决过拟合可以采用Dropout方法
C.解决过拟合可以采用参数正则化方法
D.数据集扩增不能用来解决过拟合问题
[判断题]剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段，决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。
A.正确
B.错误
[单选题]机器学习按照其学习方式来分类可分为( )。①监督学习②无监督学习③半监督学习④强化学习
A.①②③
B.②③④
C.①②③④
D.①③④
[单选题]1.下面不属于过拟合原因的是
A.特征维度过多
B.模型假设过于复杂
C.训练数据过多
D.噪声过多
