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在机器学习中,过拟合是指:( )
A、模型无法适应新数据
B、模型过于简单
C、模型过于复杂
D、模型的精度较低
发布时间:
2025-07-02 10:26:07
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推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
模型过于复杂
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1.
在机器学习中,过拟合是指:( )
2.
过拟合是指模型在训练样本拟合过度,表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。( )
3.
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?( )
4.
过拟合是指模型在( )数据上表现很好,但在( )数据上表现较差的现象。
5.
防止过拟合的方法
6.
人工智能、机器学习、深度学习的包括关系是()A、机器学习>深度学习>人工智能B、人工智能>深度学习>机器学习C、人工智能>机器学习>深度学习D、深度学习>人工智能>机器学习
7.
简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。
8.
深度学习与人工智能、机器学习的关系是人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习。( )
9.
在卷积神经网络中,Dropout正则化可以缓解神经网络的过拟合问题。
10.
如果数据量较少,容易发生过拟合。
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