LDA导入先验分布是为了应对()现象。
A: 过拟合
B: 话题识别不准
C: 欠拟合
D: 分词困难
A: 过拟合
B: 话题识别不准
C: 欠拟合
D: 分词困难
A
举一反三
- 模型对训练数据拟合好，测试数据拟合差的现象，叫做 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 测试拟合 D: 训练拟合
- 如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（） A: 过拟合 B: 可能过拟合可能欠拟合 C: 刚好拟合 D: 欠拟合
- 以下关于过拟合和欠拟合说法正确的是 A: 过拟合一般表现为偏差较大 B: 欠拟合一般表现为方差较大 C: 过拟合可以通过减少变量来缓解 D: 欠拟合可以通过正则化来解决
- 建立回归模型的过程中出现的拟合不佳的情况主要有。 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 强拟合 D: 弱拟合
- 关于过拟合和欠拟合的说法，错误的是() A: 过拟合是指模型可以很好的拟合训练样本,但是对训练样本的预测能力差。 B: 欠拟合是指模型不能很好的拟合训练样本,且对新数据的预测准确性也不好。 C: 可以用Precision、Recall、F1 、判断模型过/欠拟合。 D: 模型的过拟合和欠拟合是无法通过调整参数来改变的。
内容
- 0
决策树剪枝的主要目的是对抗（ ）。 A: 欠拟合 B: 不拟合 C: 算法复杂度 D: 过拟合
- 1
因为样本数量太少得不到理想的数学模型，这会造成（）现象。 A: 无法建模 B: 过拟合 C: 模型出错 D: 欠拟合
- 2
模型欠拟合和过拟合问题都是可以解决的
- 3
关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
- 4
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