以下说法正确的是1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低（ ）。
A: 2
B: 3
C: 1 and 3
D: 1
A: 2
B: 3
C: 1 and 3
D: 1
B
举一反三
- 下列关于于神经网络的说法中正确的是_____。（1）增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率（2）减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率（3）增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率 A: (1) B: (3) C: (1)(2) D: (1)(3)
- 对于神经网络的说法,下面正确的是：()(1)增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率(2)减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率(3)增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率 A: （1）和（3） B: （1）和（2） C: （1） D: （2）
- 对于神经网络，下面说法正确的有：1增加神经网络的层数， 可能会增加测试数据集的分类错误率2减少神经网络的层数，总是能减小测试数据集的分类错误率3增加神经网络的层数，总是能减小训练数据集的分类错误率 A: 1和3 B: 1和2 C: 只有1 D: 都不对
- 智慧职教: 下列关于于神经网络的说法中正确的是_____。 (1)增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 (2)减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 (3)增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率
- 对于2分类问题，如果你要训练SVM模型使用一对多方法，则需要训练多少次模型（ ）。 A: 2 B: 3 C: 4 D: 1
内容
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下面哪句话是正确的（ ）选项：A:机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好B:增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差C:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差D:其余 A: 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好 B: 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差 C: 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差 D: 其余选项说法都不对
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如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%，则下面哪种处理方法是错误的？（ ） A: 增加模型复杂度 B: 加入正则化项 C: 减少模型复杂度 D: 增加训练样本数量
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如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做（）。 A: 加入正则化项 B: 增加训练样本数量 C: 增加模型复杂度 D: 减少模型复杂度
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避免欠拟合的方法是 A: 模型复杂度过低,不能很好的拟合所有的数据,训练误差大 B: 增加模型复杂度,如采用高阶模型(预测)或者引入更多特征(分类)等 C: 模型复杂度过高,训练数据过少,训练误差小,测试误差大 D: 降低模型复杂度,如加上正则惩罚项,如L1,L4,增加训练数据等
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我们在对图像进行色彩处理时要进行颜色混合，这要遵循一定的颜色模型，常见的颜色模型有（）。 （1）RGB模型 （2）JPG模型 （3）CMYB模型 （4）HSB模型 A: （1）（2）（3） B: （1）（3）（4） C: （2）（3）（4） D: （1）（2）（4）