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[判断题]

过拟合是机器学习面临的关键障碍。（)

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第1题

集成学习模型中的弱学习器通常会过拟合。（)

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第2题

回归和分类都是有监督的学习问题，都有可能发生过拟合（）

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第3题

过拟合是指由于训练样本不足，导致测试结果不堪用。（）

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第4题

随机森林中的每棵树都不进行剪枝，因此过拟合的风险很高（）

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第5题

若树的深度这一超参数增加，可能会造成随机森林数据过拟合。（)

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第6题

机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。（)

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第7题

深度学习不同于机器学习，没有非监督类算法。（）

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第8题

决策树中，先剪枝和后剪枝都可以降低过拟合风险，使决策树的泛化性能提升（）

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第9题

机器学习的含义是指机器面A人类行为的修正或性能的改善和机器A客观规律和发展。（）

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第10题

泛化能力差的常见情况是“过拟合”。()此题为判断题(对，错)。

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