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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

假设你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：如果数据量较少，容易发生过拟合。如果假设空间较小，容易发生过拟合。关于这两句话，下列说法正确的是？（)

A.1正确，2错误

B.1和2都错误

C.1和2都正确

D.1错误，2正确

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更多“假设你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：如果数据量较少，…”相关的问题

第1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2题

假设真实模型是：(1)但你没有去拟合这个过原点回归，却例行地拟合了通常带有截距的模型：(2)评述

假设真实模型是：（1)但你没有去拟合这个过原点回归，却例行地拟合了通常带有截距的模型：（2)评述

假设真实模型是：

(1)但你没有去拟合这个过原点回归，却例行地拟合了通常带有截距的模型：

(2)评述这一设定误差的后果。

(3)假定真实模型是(2)，讨论拟合误设模型(1)的后果。

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第3题

如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型（)

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

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第4题

根据习题1.7中的数据：a.以印象为纵轴和广告支出为横轴描点。你观察到哪种关系？b.对数据拟合一个双变量线性回归模型合适吗？为什么？若不合适，你将用哪种类型的回归模型来拟合数据？我们有拟合这种模型的必要工具吗？c.假设你不描点而简单地对数据拟合一个双变量回归模型。给出通常的回归结果。留存结果等以后再看这个问题。

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第5题

如果深度学习训练过程不收敛，训练集准确率很低，属于下面哪个问题？（)

A.欠拟合

B.过拟合

C.泛化能力差

D.泛化能力强

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第6题

对数据量较少的深度学习，为了避免过拟合，可以对训练数据添加Dropout层。（)

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第7题

下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个（)？

A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化

B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法

C.为了防止过拟合可以使用Dropout

D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低

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第8题

(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_0⌘

（1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_{0⌘(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α₀+α₁X_i+ν_i，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。}