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
在机器学习算法中,模型欠拟合是指?()
A.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小
B.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小
C.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大
D.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大
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第2题
给定n个数据点,其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和泛化误差之间的差别会随着n的增大而减小()
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第3题
关于欠拟合(under-fitting),下面哪个说法是正确的?()
A.训练误差较大,测试误差较小
B.训练误差较小,测试误差较大
C.训练误差较大,测试误差较大
D.训练误差不变,测试误差较大
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第4题
选择模型时只需要考虑模型的泛化误差,因此就算是训练误差非常大的模型也可能是效果最好的分类模型。()
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第5题
集成学习模型中的弱学习器通常会过拟合。()
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第6题
机器学习算法训练完成后,在训练集准确率很高,但验证集准确率很低,说明已经过拟合。()
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第7题
电流互感器的误差与二次回路的阻抗有关,并伴随着阻抗值的变化而变化,其特性是()。
A.阻抗值增大,误差增大
B.阻抗值增大,误差减小
C.阻抗值减小,误差增大
D.阻抗值减小,误差减小
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第8题
迁移学习是指为了解决新领域训练样本较少无法训练而使用其他相近领域的训练成果迁移应用到新领域帮助训练学习的方法。()
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第9题
假设有n个数据点,其中一半用于训练,另一半用于测试,随着n的增加而训练误差和测试误差之间的差别会()
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第10题
测试误差会随着模型复杂度的上升不断诚小。()
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