有 N 个样本，一半用于训练，一半用于测试。若增大 N 值，则训练误差和测试误差之间的差距会如何变化？
减小
举一反三
- 有 N 个样本,一半用于训练,一半用于测试。若增大 N 值,则训练误差和测试误差之间的差距会如何变化? A: 增大 B: 减小 C: 不变
- 有N个样本，一半用于训练，一半用于测试。若增大样本个数，则训练误差和测试误差之间的差距会变小
- 给定N个数据点，一半用于训练，一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着N的增加而减小吗？() A: 会 B: 不会
- 给定 n 个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着 n的增加而减小
- 下面两种说法是否正确()<br/>给定n个数据点,如果其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着 n的增加而减小;<br/>输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题;输出变量为连续变量的预测问题是分类问题; A: 正确,错误 B: 错误,正确 C: 正确,正确 D: 错误,错误
内容
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关于过拟合,下面哪个说法是正确的:( ) A: 训练误差较大,测试误差较小 B: 训练误差较小,测试误差较大 C: 训练误差较大,测试误差较大 D: 训练误差较小,测试误差较小
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当一个模型的VC维越高，它处理数据时的训练误差和测试误差之间的差距将 A: 越大 B: 越小 C: 没有变化 D: 不能确定
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有一N边多边形,观测了N-1个角度,其中误差均为±10″,则第N个角度的中误差是____
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缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合，该如何防止过拟合（） A: 交叉验证 B: 集成方法 C: 增加正则化 D: 特征工程
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【单选题】学习器在训练集上的误差称为 “训练误差”或 () ,在新样本上的误差称为 “泛化误差” A. 学习误差 B. 经验误差 C. 测试误差 D. 检验误差