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第1题
下面关于Lasso回归的描述正确的是
A.Lasso回归使用L1正则化
B.Lasso回归使用L2正则化
C.Lasso回归使用L1+L2正则化
D.Lasso回归不使用正则化
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第2题
LASSO回归采用L1还是L2正则化优化代价函数?
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第3题
LASSO回归采用L1还是L2正则化优化代价函数?
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第4题
逻辑回归正则化主要包括L1正则化和L2正则化
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第5题
关于各种正则化方法的比较,以下正确的有()种 I 岭回归是一种筛选变量的良好方法 II LASSO方法不具有压缩性 III 岭回归、LASSO都可用于矫正过度拟合问题 IV 弹性网络是LASSO和岭回归的综合
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第6题
以下几种关于正则化方法的作用的说法中,错误的是()
A.岭回归可以用于克服数值不稳定
B.LASSO可以用于逻辑回归
C.弹性网可以用于防止过度拟合
D.三种方法都可用于高维数据的变量筛选
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第7题
在logistic分类中,L1正则化和L2正则化的引入为了解决训练过拟合的问题。
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第8题
回归分析也可能出现过拟合的问题,可以通过正则化减少还是增加自变量的个数?
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第9题
回归分析也可能出现过拟合的问题,可以通过正则化减少还是增加自变量的个数?
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第10题
回归分析也可能出现过拟合的问题,可以通过正则化减少还是增加自变量的个数?
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第11题
L2正则化和Dropout正则化,是神经网络模型经常采用的正则化方法。
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