使用 SVM 模型遇到了欠拟合的问题，以下哪个选项能提高模型性能？

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、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

不可以通过分析性能模型，确定选择系统参数的哪个选项能使之达到最佳性能。()

A.增加

B.减少

C.不变

D.无法判断

A.正则化：L1、L2正则化，为拟合增加条件约束

B.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征

C.保留所有的特征，但是减少参数的大小

D.构建更为复杂的模型

A.增加政府购买

B.增加转移支付

C.增加税收

D.减少税收

A.规定模型要求的条件

B.流行状态转移的流程图

C.确定模型的参数及数学表达式

D.参数拟合检验

E.模型的结构是否合理

A.核函数和惩罚参数

B.非线性映射

C.将输入数据映射到多少维的高维空间中

D.数据映射到高维空间中后是否是线性可分的