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“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是()A.对的B.错的

题目

“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是()

A.对的

B.错的

相似考题

1.剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段()此题为判断题(对，错)。

2."过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习"以上说法是否正确()A.正确B.错误

3.训练误差和测试误差之间的差距太大在机器学习的术语是A．欠拟合B．过拟合C．精度低D．精度高

4.下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()A.他们经常不会过拟合B.他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题C.他们通常会过拟合

更多““过拟合”只在监督学习中出现,在非监督学习中,没有“过拟合”,这是()A.对的B.错的 ”相关问题

  • 第1题：

    在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。

    A．欠拟合

    B．过拟合

    C．损失函数

    D．经验风险


    D

  • 第2题：

    24、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


    训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低

  • 第3题：

    下面关于模型过拟合的原因中，错误的是（）？

    A．样本太多会导致过拟合

    B．模型太复杂会导致过拟合

    C．训练集中包含噪声，会导致过拟合

    D．样本太少会导致过拟合


    样本太多会导致过拟合

  • 第4题：

    正则化方法是一种通过引入额外的新信息来解决机器学习中过拟合问题的方法。


    正确

  • 第5题：

    9、“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”。


    错误

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