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通常期望学习模型具有较强的泛化能力( )
模型
泛化
较强
发布时间:
2024-05-15 18:26:44
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(
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相关试题
1.
通常期望学习模型具有较强的泛化能力( )
2.
在机器学习模型评估与选择过程中,哪个指标通常用于衡量模型的泛化能力?( )选项: A:训练误差 B:验证误差 C:测试误差 D:ABC都是
3.
模型的泛化能力是指学习算法(模型)对()样本的适应能力。 选项: A、训练集 B、测试集 C、验证集 D、未知样本
4.
训练样本越多,越有可能通过学习获得强泛化能力的模型A.正确B.错误
5.
深度学习在神经网络中使用了多层的隐藏层,其优点是( )选项: A:提高了模型的复杂度和学习能力 B:降低了模型的复杂度和学习能力 C:加快了模型的训练速度 D:提高了模型的泛化能力
6.
学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是( )。 选项: A:性能度量 B:性能评估 C:泛化能力评估 D:性能衡量
7.
k近邻算法中k值的大小与模型复杂度及泛化能力强弱的关系为:k值越小,则模型越___,泛化能力越___
8.
数据标准化有利于加快模型的收敛速度,提升模型的泛化能力。
9.
学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是( )
10.
模型泛化能力 选项: A: 正确 B:'B. 错误
11.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
12.
模型的泛化能力指的是什么模型?( ) 选项: A:验证模型 B:训练模型 C:测试模型 D:原始模型
13.
引入正则化将提高模型的泛化能力。( )选项: A:对 B:错
14.
在机器学习建模过程中,我们通常将数据集分为训练集、验证集和测试集,关于这几类数据集以下说法错误的是 选项: A、训练集主要用于估计模型参数 B、验证集主要用来验证模型的泛化能力 C、验证集可以用来调整模型的超参数以及模型结构 D、测试集用来评估模最终模型的泛化能力,并作为调参、选择特征等相关选择的依据
15.
数据标准化有利于加快模型的收敛速度,提升模型的泛化能力。选项: A:正确; B:错误
16.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:错 B:对
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