题目内容

回归问题和分类问题的区别是?

A. 回归问题有标签,分类问题没有
B. 回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的
C. 回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的
D. 回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同

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以下说法错误的是?

A. 残差是预测值与真实值之间的差值
B. 损失函数越小,模型训练得一定越好
C. 正则项的目的是为了避免模型过拟合
D. 最小二乘法不需要选择学习率

哪些算法不需要数据归一化?

A. kNN
B. k-means
C. SVM
D. 决策树

以下哪些方法不能用于处理欠拟合?

A. 增大正则化系数
B. 增加新的特征
C. 增加模型复杂度
D. 对特征进行变换,使用组合特征或高维特征

以下哪些方法不能用于处理过拟合?

A. 对数据进行清洗
B. 增大训练数据的量
C. 利用正则化技术
D. 增加数据属性的复杂度