训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是()
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
A. 移动支付方式
B. 支付方式
C. 计费方式
D. 代收费
A、机器需要提供一个其可以执行的指令集合
B、人们用指令集合中的指令编写程序,并将编写好的程序和数据事先存放于存储器中
C、控制器一条接一条的从存储器中读取指令,读取一条指令则执行一条指令,一条指令执行完成后,再读下一条指令
D、当程序需要转往它处执行时,则可以它处存放指令的地址来修改PC的值即可当读取一条指令后,程序计数器PC的值自动加1,以指向下一条将要读取的指令
E、上述说法有不正确的
A、随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。
B、与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。
C、与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。
D、随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。
A、GBDT算法采用了Boosting技术,通过迭代更新样本的权重,串行生成序列的决策树集合。
B、随机森林的基学习器采用装袋法,多个基学习器可以并行执行。
C、随机森林的准确度一般好于GBDT算法的准确度。
D、随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。
A、不相关的特征会使模型别的复杂,增加过拟合的风险。
B、冗余的特征只能增加机器学习的难度,没什么作用,需要直接删除。
C、特征选择可以使用贪心法,从部分候选特征组合中选择分类性能较好的子集。
D、正则化使得决策树的训练和特征选择过程融为一体。
A、3500×1000×13%
B、3500×1000÷(1+13%)×13%
C、3500×1000×(1-9%)÷(1+13%)×13%
D、3500×1000×(1-9%)×13%
A、车辆停放服务取得的销售额10560元
B、美容美发服务取得的销售额
C、餐饮住宿服务取得的销售额63600
D、广告位出租取得的销售额110000元
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