关于训练样本的描述中，正确的是哪些？
A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。
B: 训练样本越少，模型的方差越大。
C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。
D: 增加数据可以减少模型方差。
A: 样本越多，模型训练越慢，性能一定越好。
B: 训练样本越少，模型的方差越大。
C: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。
D: 增加数据可以减少模型方差。
举一反三
- 关于训练样本的描述中，正确的说法是哪个？ A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化 B: 增加数据可以减少模型方差 C: 样本越多，模型训练越快，性能越好 D: 样本越少，模型的方差越大
- 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
- 以下关于训练样本或测试样本描述错误的是 A: 训练样本可以通过前期测试对象的输入和对应的输出采集得到 B: 测试样本是在训练过程中未曾训练的未知新鲜数据 C: 测试样本只包含输入数据不包含输出数据 D: 测试样本用于检验训练模型的性能，一般包括识别精度和实时性等
- 训练集是用于模型拟合的数据样本。
- 监督学习的主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签