关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-07-24 学习器过拟合不会影响泛化性能。 学习器过拟合不会影响泛化性能。 答案： 查看 举一反三 过拟合不会影响分类模型的泛化能力（ ） 过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。 决策树中，先剪枝和后剪枝都可以降低过拟合风险，使决策树的泛化性能提升。 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。（ ） 常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。 A: earlystopping B: 数据集扩增 C: 正则化(Regularization) D: Dropout
