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第1题
假定训练了一个线性 SVM 并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取的措施是（）
A.增加数据点$
B.$ 减少数据点$
C.$ 增加特征$
D.$ 减少特征
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第2题
使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题，以下哪个选项能提高模型性能
A.增加惩罚参数 “C”
B.减少惩罚参数
C.减少核系数（gamma 的值）
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第3题
使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题，以下哪个选项能提高模型性能？
A.增加惩罚参数 “C”
B.减少惩罚参数
C.减少核系数（gamma 的值）
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第4题
假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）。
A.增加数据点
B.减少数据点
C.增加特征
D.减少特征
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第5题
2、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时，应该采取下列什么措施？
A.增加数据点
B.减少数据点
C.增加特征
D.减少特征
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第6题
2、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时，应该采取下列什么措施
A.增加数据点
B.减少数据点
C.增加特征
D.减少特征
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第7题
18、假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施
A.不采取措施
B.减少数据点
C.增加训练样本
D.减少特征
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第8题
如果SVM模型欠拟合，可以增大惩罚参数C的值。（)
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第9题
A.增大惩罚参数C的值
B.减小惩罚参数C的值
C.减小核系数(gamma参数)
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第10题
题目假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。假如你想修改SVM的参数，同时达到模型不会欠拟合的效果，应该怎么做（）
A.增大参数C
B.减小参数C
C.改变C并不起作用
D.以上均不正确
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