在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!
()是指在保持其他条件不变的前提下,研究单个市场风险要素(利率、汇率、股票价格和商品价格)的变化
在保持其他条件不变的前提下 研究整个市场风险要素的变化可能会对金融 工具或资产组合的收益或经济价值
在短期生产中 在其他条件不变的前提下 随着一种可变要素投入量的连续增加 它所带来的边际产量()
在其他条件不变的前提下 市场利率水平越高 股票价格( )。
在其他条件不变的前提下 以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题( )