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机器学习模型训练时出现过拟合的表现是训练样本误差减小，而测试样本误差增大。（)
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更多“机器学习模型训练时出现过拟合的表现是训练样本误差减小，而测试样本误差增大。()”相关的问题
第1题
A.模型学习到了样本的一般性质
B.学习迭代次数过多
C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度
D.训练集和测试集特征分布不一致
第2题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
第4题
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
第7题
A.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
第9题
A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
