题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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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更多“在机器学习算法中，模型过拟合是指?()”相关的问题

第1题

由机器学习算法构成的模型,在理论层面上,它并不能表征真正的数据分布函数，只是逼近它而已。（)

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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

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练（)A.我们

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练

B.我们可以试用在线机器学习算法

C.我们应用PCA算法降维,减少特征数

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

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第4题

随机梯度下降算法是传统机器学习和深度学习中重要的算法之一，以下关于其说法正确的是（)。

A.收敛过程比较缓慢

B.难以收敛到极值

C.容易遇到局部极值问题

D.可以避免局部极值问题

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第5题

机器学习的算法中，以下哪个不是无监督学习？（)

A.关联规则

B.GMM

C.Xgboost

D.聚类

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第6题

特征选择的必要性体现在？（)

A.减少训练的时间

B.提升模型泛化能力,避免过拟合

C.简化模型,使之容易被解释

D.避免维度爆炸问题

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第7题

机器学习与数据挖掘中的十大经典算法包括（)。

A.K-Means算法

B.最大期望(EM)算法

C.CART:分类与回归树

D.冒泡排序法

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第8题

在机器学习算法当中,以下哪几类问题是算法要去解决的主要问题？（)

A.回归问题

B.聚类问题

C.强化问题

D.分类问题

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第9题

下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个（)？

A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化

B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法

C.为了防止过拟合可以使用Dropout

D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低

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第10题

机器学习评估模型好坏中，以下四种形式哪一种是好状态？（）

A.高偏差&低方差

B.高偏差&高方差

C.低偏差&高方差

D.低偏差&低方差

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第11题

(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_0⌘

（1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α_{0⌘(1)如果真实的模型是Y_i=β₁X_i+μ_i，但你却拟合了一个带截距项的模型Y_i=α₀+α₁X_i+ν_i，试评述这一设定误差的后果。
(2)在(1)中，假设真实的模型是带截距项的模型，而你却对过原点的模型进行了普通最小二乘回归。请评述这一模型误设的后果。}

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