题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务，可以有效解决过拟合的方法包括()。

A.增加样本数量

B.增加测试集数量

C.训练更多的迭代次数

D.采用正则化方法

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第1题

二、定义判断。每道题先给出定义，然后列出四种情况，要求你严格依据定义，从中选出一个最符合或最不符合该定义的答案。注意：假设这个定义是正确的，不容置疑的。 O'{UAb+-NTS tk{s ,请开始答题：tz \7,yGTJG @bl91.群体极化指的是群体成员中存在的某一种倾向性，通过群体相互影响而使结果得到加强并趋于极端化，从而偏离某种合理性的现象。群体极化通常存在两种情形，一种是使结果变得更为冒险甚至激进，称为冒险偏移;一种是使结果变得更加保守，称为谨慎偏移。根据上述定义，下列哪项中的现象不涉及群体极化？（）*xR;}%s\xq+$Q:f

A.一部略带瑕疵的电影在某网络论坛被批驳得一无是处

B.经过表决，答辩委员会一致否决了某同学的博士论文答辩

C.对某人的不良行为，大家均保持沉默，这使得他气焰更加嚣张

D.足球比赛中甲队因犯规被判点球，甲队球迷表示极大不满，并纷纷向场内投掷杂物

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第2题

假设您已在数据集上拟合了一个复杂的回归模型。现在，您正在使用Ridge回归，并调整参数λ以减少其复杂性。选择下面的描述，哪个表达了偏差和方差与λ的关系（）。

A.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低

B.在λ非常小的情况下，偏差低，方差高

C.在λ非常小的情况下，偏差高，方差低

D.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低

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第3题

关于分析学习和归纳学习的比较，说法正确的是（）。

A.归纳学习拟合数据假设，分析学习拟合领域理论的假设

B.归纳学习论证方式为统计推理，分析学习为演绎推理

C.归纳学习不需要隐式的先验知识

D.训练数据不足时归纳学习可能会失败

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第4题

假定正确回归模型为yi=α+β1x1i+β2x2i+μi，假设遗漏了解释变量X2，且X1、X2线性相关那么β1的普通最小二乘法估计量（）。

A.无偏且一致

B.无偏但不一致

C.有偏但一致

D.有偏且不一致

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第5题

下面回归模型中的哪个步骤/假设最能影响过拟合和欠拟合之间的平衡因素（）。

A.多项式的阶数

B.是否通过矩阵求逆或梯度下降学习权重

C.使用常数项

D.使用正则化

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第6题

在多元线性回归模型中，假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，那么说明模型中存在（）。

A.异方差

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第7题

在多元线性回归模型中，假设某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，那么说明模型中存在（）。

A.异方差性

B.序列相关

C.多重共线性

D.高拟合优度

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第8题

关于L1、L2正则化下列说法正确的是（）。

A.L2正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但L1做不到这点

B.L2正则化技术又称为LassoRegularization

C.L1正则化得到的解更加稀疏

D.L2正则化得到的解更加稀疏

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第9题

在日本进行的一项队列研究中，研究人员招募了1000名没有心血管疾病的糖尿病患者。前两年的结果如下:第一年: 发生25例心血管疾病，第二年: 发生15例心血管疾病假设第一年患者到第二年底时有10例得到治愈，那么以下说法正确的是（）

A.第一年发病率是25例/1000人

B.第二年底患病率是40例/1000人

C.第二年发病率是15例/1000人

D.第二年底患病率是30例/1000人

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第10题

下列关于正则化的描述错误的是（）。

A.L1范数和L2范数都有助于降低过拟合的风险

B.基于L1正则化的学习方法是一种典型的嵌入式特征选择方法

C.L1范数正则化更容易得到“稀疏”解

D.L2范数正则化更容易得到“稀疏”解

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第11题

定义判断。每道题先给出定义，然后列出四种情况。要求你严格依据定义，从中选出一个最符合或最不符合该定义的答案。注意：假设这个定义是正确的，不容置疑的。请开始答题：比附定位：就是攀附名牌的定位策略。企业通过各种方法和同行中的知名品牌建立一种内在联系，使自己的品牌迅速进入消费者的心智，占领一个牢固的位置，借名牌之光而使自己的品牌生辉。根据上述定义，下列属于比附定位的是()。

A.为促进本地区的旅游业发展，我国有好几个市政府都宣称本市的别称是“东方威尼斯”

B.内蒙古宁城老窖是一家新兴的酒业公司，为了让消费者更容易接受，打出广告语“宁城老窑——塞外茅台”

C.某陆军学院是我军一流的军事院校，号称“中国的西点”

D.波导手机公司为使其质量品质得到消费者的认可，所用的广告语是“波导手机——手机中的战斗机”

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