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更多“如果SVM模型欠拟合，可以增大惩罚参数C的值。()”相关的问题
A.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值
C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”
D.L1范数会使权值稀疏
1952年--1997年我国人均国内生产总值(单位:元)数据如表8.3所列。
(1)用ARIMA(2，1，1)模型拟合，求模型参数的估计值;
(2)求数据的10步预报值。
(1)如果真实的模型是Yi=β1Xi+μi，但你却拟合了一个带截距项的模型Yi=α0+α1Xi+νi，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。
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型
代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据作非线性回归分析.其结果将如何？更进一步,若选用模型
来拟合相同的数据,其结果是否比指数增长模型有所改进？试作出模型的残差图进行比较。
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
A.不同剂量的血药浓度一时间曲线相互平行，表明在该剂量范围内为线性动力学过程，反之则为非线性动力学过程
B.以剂量对相应的血药浓度进行归一化，以单位剂量下血药浓度对时间作图，所得的曲线如明显不重叠，则可能存在非线性过程
C.AUC分别除以相应的剂量，如果所得比值明显不同，则可能存在非线性过程
D.将每个剂量的血药浓度一时间数据按线性动力学模型处理，若所求得的动力学参数（t1/2、k、C1等）明显地随剂量大小而改变，则可能存在非线性过程
E.一旦消除过程在高浓度下达到饱和，则血药浓度会急剧增大；当血药浓度下降到一定值时，药物消除速度与血药浓度成正比，表现为非线性动力学特征
