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
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”
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”
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”
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”
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”.
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”
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