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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

过拟合的解决办法有（)。

A.增加训练集的数据量

B.正则化方法

C.增加样本的数量

D.增加训练的次数

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更多“过拟合的解决办法有()。”相关的问题

第1题

属于欠拟合的解决办法有（)

A.调整模型的容量(capacity)

B.增加训练集的数据量

C.增加训练的次数

D.减少学习率，减少学习的步长，增加学习的精度

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第2题

如果您的训练损失函数随着时期的增加而增加，那么以下哪些可能是学习过程中的问题？（)

A.正则化过低且模型过度拟合

B.正则化过高，模型不适合

C.步长太大

D.步长太小

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第3题

属于欠拟合的解决办法有（)。

A.增加新特征，可以加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间

B.添加多项式特征

C.减少正则化参数

D.使用非线性模型

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第4题

深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（)。

A.改变算法

B.增加数据量

C.增加模型训练的层次

D.增加标签量

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第5题

在实践指导过程中增加观摩考察的方法，综合观摩与考察相结合开展（)。

A.实际训练

B.理论训练

C.知识训练

D.表述训练

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第6题

在机器学习算法中，模型过拟合是指？（)

A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

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第7题

当训练数据较少时更容易发生___拟合，当训练数据特征维度过多，拟合出的函数过于复杂时容易发生___拟合。

A.欠、欠

B.欠、过

C.过、欠

D.过、过

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第8题

关于L1正则和L2正则下面的说法正确的是（)

A.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点

B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值

C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”

D.L1范数会使权值稀疏

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第9题

统计学家们证明:（）

A.采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大

B.采样分析的精确性随着采样精确性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大

C.采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大

D.采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加密切相关

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第10题

力量训练有利于减肥的原因在于力量训练可通过增加肌肉量来增加基础代谢。（)

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第11题

下面哪项不属于功能性训练的原因（)

A.改善血液循环

B.改善训练计划的滞后

C.增加患者的自我满意度

D.最大关节活动度的获得

E.增加患者的耐力

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