出现过拟合的原因有:(
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A: 样本数据选取不合理
B: 样本噪声干扰大
C: 假设模型不合理,模型参数太多,过于复杂
D: 模型过于简单,参数考虑不全面
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A: 样本数据选取不合理
B: 样本噪声干扰大
C: 假设模型不合理,模型参数太多,过于复杂
D: 模型过于简单,参数考虑不全面
举一反三
- 可能导致过拟合的原因有： A: 模型本身过于复杂 B: 训练样本太少 C: 训练样本缺乏代表性 D: 训练样本噪声的干扰
- 通常，在机器学习中造成“过拟合”的主要原因有（ ） A: 所训练的模型过于复杂 B: 所训练的模型过于简单 C: 特征属性太多，但训练样本太少 D: 数据集的规模太大
- 产生过拟合的原因可能是样本数据太少或模型复杂度太低、参数太少。
- 机器学习中的主要的挑战是什么? A: 缺乏数据; B: 数据质量差; C: 没有代表性的数据; D: 非信息性特征过多; E: 过于简单的模型会欠拟合、过于复杂的模型会过拟合。
- Hough变换法是根据拟合模型和数据样本对（ ）进行投票 A: p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 12.0px '.PingFang SC'}拟合模型 B: 数据样本 C: 模型参数 D: 样本和模型对应关系