以下哪些是使用数据规范化(特征缩放)的原因?
A. 它通过降低梯度下降的每次迭代的计算成本来加速梯度下降
B. 它通过减少迭代次数来获得一个好的解,从而加快了梯度下降的速度
C. 它不能防止梯度下降陷入局部最优
D. 它防止矩阵不可逆(奇异/退化)
线性回归中,我们可以使用最小二乘法来求解系数,下列关于最小二乘法说法正确的是?( )
A. 只适用于线性模型,不适合逻辑回归模型等其他模型
B. 不需要选择学习率
C. 当特征数量很多的时候,运算速度会很慢
D. 不需要迭代训练
欠拟合的处理主要有哪些方式:()
A. 增加模型复杂度
B. 减小正则化系数
C. 增大正则化系数
D. 添加新特征
假如使用一个较复杂的回归模型来拟合样本数据,使用 Ridge回归,调试正则化参数,来降低模型复杂度,若正则化系数较大时,关于偏差(bias)和方差(variance),下列说法正确的是?( )
A. 偏差减小
B. 偏差增大
C. 方差减小
D. 方差增大
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