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[判断题]

集成学习模型中的弱学习器通常会过拟合。()

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第1题
Bagging集成学习中,每个基学习器之间的关系是?()

A.相加关系

B.相互独立

C.后面的模型必须建立在前面的模型之上

D.相关关系

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第2题
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型()

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

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第3题
下面三张图展示了对同一训练样本,使用不同的模型拟合的效果(蓝色曲线)。那么,我们可以得出哪些结论()

A.第1个模型的训练误差大于第2个、第3个模型

B.最好的模型是第3个,因为它的训练误差最小

C.第2个模型最为“健壮”,因为它对未知样本的拟合效果最好

D.第3个模型发生了过拟合

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第4题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容是:人们在学习时通常会面临两种情况.一是不知道要学习的内容,二是已经知道了要学习的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的。因为前者学习没有目标,后者学习没有必要。其实,破解这个悖论并不难,用我国古语中_____________的道理就能做到。填人划横线部分最恰当的一句是:

A.“谦受益”与“满招损”

B.“知其然”与“知其所以然”

C.“博观而约取”与“厚积而薄发”

D.“学而不思则罔”与“思而不学则殆”

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第5题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容是:人们在学习时通常会面临两种情况,一是不知道要学习的内容,二是已经知道了要学习的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的,因为前者学习没有目标,后者学习没有必要。其实,破解这个悖论并不难,用我国古语中 的道理就能做到 填入划横线部分最适当的一项是:

A.“谦受益”与“满招损”

B.“知其然”与“知其所以然”

C.“博观而约取”与“厚积而薄发”

D.“学而不思则罔”与“思而不学则殆”

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第6题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容是:人们在学习时通常会面临两种情况,一是不知道要学习
的内容,二是已经知道了要学习的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的.因为前者学习没有目标,后者学习没有必要。其实,破解这个悖论并不难,用我国古语中______的道理就能做到。 填入画横线部分最恰当的一句是()。

A.“谦受益”与“满招损”

B.“知其然”与“知其所以然”

C.“博观而约取”与“厚积而薄发”

D.“学而不思则罔”与“思而不学则殆”

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第7题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容:人们在学习时通常会面临两种情况,一是不知道要学习的
内容,二是已经知道了要学习的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的,因为前者学习没有目标,后者学习没有必要。其实,破解这个悖论并不难,用我国古语中______的道理就能做到。

填入划横线部分最适当的一项是()。

A. “谦受益”与“满招损”

B. “知其然”与“知其所以然”

C. “博观而约取”与“厚积而薄发”

D. “学而不思则罔”与“思而不学则殆”

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第8题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容是:人们在学习时通常会面临两种情况,一是不知道要学习
的内容,二是已经知道了要学习的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的,因为前者学习没有目标,后者学习没有必要。其实,破解这个悖论并不难。用我国古语中_________的道理就能做到。 填入划横线部分最恰当的一句是()。

A.“谦受益”与“满招损”

B.“知其然”与“知其所以然”

C.“博观而约取”与“厚积而薄发”

D.“学而不思则罔”与“思而不学则殆”.

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第9题
以下关于NN算法当中k值描述正确的是?()

A.可以将k值设为0

B.K值是超参数

C.K值越大,模型越容易过拟合

D.K值越大,分类的分割面越平滑

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第10题
“学习悖论”是古希腊有名的悖论之一,其内容是:人们在学习时通常会面临两种情况,一是不知道要学的
内容,二是已经知道了要学的内容。在这两种情况下,学习都是无意义的。因为前者的学习没有目标,后者学习没有必要。启示,破解这个渤论并不难,用我国古语中的道理就能做到:__________。 填入划横线部分最恰当的一项是()。

A.“谦受益”与“满招损”

B.“知其然”与“知其所以然”

C.“博观而约取”与“厚积而薄发”

D.“学而不思则罔”与“思而不学则殆”

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第11题
关于L1正则和L2正则下面的说法正确的是()

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

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