在模型训练过程中，产生过拟合原因（)①数据有噪声②训练数据不足，有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂

A.数据收集→数据清洗→模型训练→特征提取与选择→模型评估测试→模型部署与整合

B.数据收集→数据清洗→特征提取与选择→模型训练→模型评估测试→模型部署与整合

C.数据收集→特征提取与选择→数据清洗→模型训练→模型评估测试→模型部署与整合

D.数据收集→数据清洗→特征提取与选择→模型训练→模型部署与整合→模型评估测试

A.训练模型

B.评信模型

C.应用模型

D.优化模型

A.训练模型

B.测试模型

C.使用模型

D.调优模型

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

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

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

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.机器学习具有训练和推理两个过程

B.训练过程和推理过程使用数据相同

C.训练的目的是提高推理的准确度

D.训练和推理应该使用不同的模型结构

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.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