增大训练数据量可以对抗过拟合
举一反三
- 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。
- 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
- 下述方法中不能有效解决过度拟合问题的方法是____。 A: 增大训练数据量 B: 清洗样本数据 C: 改进训练算法 D: 采用多层感知机
- 中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。
- 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