中国大学MOOC: 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
举一反三
- 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
- 以下关于过拟合和欠拟合说法正确的是 A: 过拟合一般表现为偏差较大 B: 欠拟合一般表现为方差较大 C: 过拟合可以通过减少变量来缓解 D: 欠拟合可以通过正则化来解决
- 中国大学MOOC: 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？
- 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的 A: 欠拟合一般是由于样本集合太大而造成的 B: 欠拟合时，增加模型的复杂度，或者增加输入特征的个数，可有望改善 C: 过拟合时，增加训练集样本个数，可有望改善 D: 过拟合时，减小模型复杂度，可有望改善
- 关于过拟合和欠拟合的说法，错误的是() A: 过拟合是指模型可以很好的拟合训练样本,但是对训练样本的预测能力差。 B: 欠拟合是指模型不能很好的拟合训练样本,且对新数据的预测准确性也不好。 C: 可以用Precision、Recall、F1 、判断模型过/欠拟合。 D: 模型的过拟合和欠拟合是无法通过调整参数来改变的。