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[单选题]

拉普拉斯修正避免了因()样本不充分而导致概率估值为0的问题

A.测试集

B.训练集

C.分类集

D.标签集

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第1题

在有指导的数据挖掘中,有关测试集的说法正确的是()。

A.测试集和训练集是相互联系的

B.测试集是用以测试模型的数据集

C.通常测试集大约占总样本的三分之一

D.K-次交叉验证中,测试集只有1个,训练集有K-1个

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第2题

以下哪一个是模型过学习的表现()

A.模型在训练集上错误率很高

B.模型在测试集或验证集上错误率很低

C.模型在训练集,验证集和测试集上上错误率都很高

D.模型在训练集上错误率很低,在验证集和测试集上错误率很高

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第3题

训练模型过程中用到的数据,一般用来学习得到模型的权重的是()。

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

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第4题

在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

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第5题

在机器学习算法中,模型欠拟合是指?()

A.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

B.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

C.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

D.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

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第6题

在机器学习算法中,模型欠拟合是指()。
在机器学习算法中,模型欠拟合是指()。

A、模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

B、模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

C、模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

D、模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

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第7题

不要在整个数据集上做归一化处理,要区分训练集和测试集。()
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第8题

在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

C.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

D.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

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第9题

过拟合问题是模型在训练集表现较好,但在测试集表现较差,为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法?()

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

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第10题

为了避免过拟合,需要在建模前对数据划分为不同的集合进行检验,如下哪个不是需要划分的集合()

A.训练集

B.数据总集

C.测试集

D.验证集

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第11题

下列命题中正确的是()

A.设A为非空可测集,则必有mE>0

B.无界可测集必有正测度;小

C.设E为无界可测集,则必有mE=+∞

D.康托集是一个完备的可测集4

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