Which choice is NOT the primarily three sources of errors in any machine learning model?() A: Irreducible errors B: Bias C: Underfitting D: Variance

以下哪个关于术语的描述是正确的 A: 数值计算中,overflow通常是指待存储数据超过指定类型变量能表示的范围的上界 B: 数值计算中,underflow通常是指待存储变量无限接近于0而指定类型变量精度不足 C: 机器学习中,overfitting是因为模型训练数据太少 D: 机器学习中,underfitting往往是因为模型比较弱,使用bagging能有效帮助降低预估偏差

对某数据集进行高次多项式的回归，逐渐增加多项式的次数，如采用七次多项式回归拟合，曲线经过了所有训练集中的点，但在测试集上的R方值却变得更低了。则以下表述正确的是 A: 发生了过拟合较为严重（overfitting）的情况 B: 发生了欠拟合较为严重（underfitting）的情况 C: 学习得到了一个非常好的模型，其在测试集上的表现最好 D: R方值越大，则模型性能越好