题目内容

评估完模型之后，发现模型存在高偏差（high bias），应该如何解决？

A. 减少模型的特征数量
B. 增加模型的特征数量
C. 增加样本数量
D. 以上说法都正确

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A. 使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到平滑的权值
B. 使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到平滑的权值
C. 使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到稀疏的权值
D. 使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到稀疏的权值

A. 我们必须在使用PCA前规范化数据
B. 我们应该选择使得模型有最大variance的主成分
C. 我们应该选择使得模型有最小variance的主成分
D. 我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化

A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
D. 以上说法都不对

A. 增大惩罚参数 C 的值
B. 减小惩罚参数 C 的值
C. 减小核系数（gamma参数）
D. 减少训练样本数量