题目内容
（请给出正确答案）
A.增加训练集数量
B.减少神经网络险敲层市索数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBP核替代
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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
A.通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合
B.通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合
C.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
D.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
A.神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程
B.神经网络训练后很容易得到分类的规则
C.神经网络可用于分类和聚类
D.神经网络模型的分类能力比决策树好
A.分类算法一般都会遇到过拟合问题
B.决策树的过拟合可以采用剪枝方法
C.神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法
D.过拟合时训练样本的检验准确度会下降
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