首页
特征空间越大，过拟合的可能性越大。
精华吧
→
答案
→
慕课
→
未分类
特征空间越大，过拟合的可能性越大。
A.正确
B.错误
正确答案：正确
Tag：
机器学习
可能性
特征
时间：2021-12-29 13:26:40
上一篇：
评估完模型之后，发现模型存在高偏差(highbias)，应该如何解决？
下一篇：
L2正则化得到的解更加稀疏。
相关答案
1.
评价指标中，召回率(Recall)的计算需要哪些数值（）。
2.
评价指标中，精确率(Precision)的计算需要哪些数值（）。
3.
以下关于交叉验证说法正确的是（）。
4.
一个正负样本不平衡问题(正样本99%，负样本1%)。假如在这个非平衡的数据集上建立一个模型，得到训练样本的正确率是99%，则下列说法正确的是？
5.
关于特征选择，下列对Ridge回归和Lasso回归的说法正确的是：（）。
6.
随着训练样本的数量越来越大，则该数据训练的模型将具有：（）。
7.
关于L1正则化和L2正则化说法错误的是（）。
8.
以下关于偏差(Bias)和方差(Variance)说法正确的是（）。
9.
以下关于ROC和PR曲线说法不正确的是（）。
10.
下列哪种方法可以用来缓解过拟合的产生：（）。
热门答案
1.
关于数据规范化，下列说法中错误的是（）。
2.
假设有100张照片，其中，猫的照片有60张，狗的照片是40张。识别结果：TP=40，FN=20，FP=10，TN=30，则可以得到：（）。
3.
当数据分布不平衡时，我们可采取的措施不包括（）。
4.
以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是（）。
5.
朴素贝叶斯适用于小规模数据集，逻辑回归适用于大规模数据集。
6.
朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。
7.
逻辑回归和朴素贝叶斯都有对属性特征独立的要求
8.
逻辑回归是生成模型，朴素贝叶斯是判别模型
9.
判别模型所学内容是决策边界。
10.
朴素贝叶斯对缺失数据较敏感。