逻辑回归当中也可以加入正则项用于避免过拟合。（)

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

A.Dropout

B.正则化

C.批规范化

D.所有

A.逻辑回归

B.决策树

C.神经网络

D.支持向量机

A.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点

B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值

C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”

D.L1范数会使权值稀疏

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.减小模型的复杂度

B.更多的训练数据

C.L2正则化

D.L1正则化

A.XOR问题

B.过拟合问题

C.数据不平衡问题

D.梯度消失问题

A、逻辑回归

B、Lasso回归

C、参数平方和作为模型目标函数的一部分

D、参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分

E、岭回归

F、在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果