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！ 2022-07-25 与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是 A: 没有合适模型描述 B: 存在过拟合问题 C: 存在欠拟合问题 D: 噪声点参与模型拟合 与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比，RANSAC方法主要解决的问题是A: 没有合适模型描述B: 存在过拟合问题C: 存在欠拟合问题D: 噪声点参与模型拟合 答案： 查看 举一反三 树干拟合的主要方法不包括（ ） A: 霍夫变换 B: 回归分析 C: RANSAC D: 最小二乘模型拟合 模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的 训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（） A: 复杂的模型时容易发生欠拟合问题 B: 神经网络不会出现过拟合问题 C: 正则化方法可以减少过拟合问题 D: 增加数据量不能减少过拟合问题 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？ 回答下列问题:根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题?[br][/br]
