更多"[判断题]回归问题和分类问题都有可能发生过拟合"的相关试题:
[判断题]过拟合比欠拟合更容易克服。
A.正确
B.错误
[判断题]多段线的曲线化包含：多段线的拟合和样条拟合
A.正确
B.错误
[单选题]如果一个 SVM 模型出现欠拟合，那么下列哪种方法能解决这一问题？
A.增大惩罚参数 C 的值
B.减小惩罚参数 C 的值
C.减小核系数（gamma参数）
D.都不正确
[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
[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
[多选题]( )的根据入口登记情况和门 架图像系统拟合车辆路径，获取拟合信息失败的按特情车辆相关流程处理。
A.临牌
B.无牌
C.遮挡号牌
D.号码不全
[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]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
[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
[单选题]若svm出现欠拟合，以下合适的做法是
A.使用更powful的kernel
B.增加训练样本
C.使用L2 正规化
D.做数据增强
[判断题]训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据
A.正确
B.错误
[判断题]如果数据量较少，容易发生过拟合。
A.正确
B.错误
[单选题]以下哪种方法会增加模型的欠拟合风险( )
A.添加新特征
B.增加模型复杂度
C.减小正则化系数
D.数据增强
[单选题]根据最小二乘法拟合直线回归方程是使( )。
A.因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到最小
B.因变量的观测值与估计值之间的离差和达到最小
C.因变量的观测值与估计值平均值的离差平方和达到最小
D.因变量的观测值与估计值平均值的离差和达到最小
[判断题]特征空间越大，过拟合的可能性越大。
A.正确
B.错误
[单选题]如果SVM模型欠拟合, 以下方法哪些可以改进模型( )
A. 增大惩罚参数C的值
B. 减小惩罚参数C的值
C. 减小核系数(gamma参数)
