过拟合现象主要会对模型结果产生什么样的影响（)

A.小芳：从机器学习理论的角度，这样的情况不应该发生，快去找大赛组委会反应

B.小刚：你这个有可能是由于过拟合导致的

C.小月：早就和你说过了，乖乖使用默认的参数就好了，调参是不可能有收益的

D.小平：你可以考虑一下，使用交叉验证来验证一下是否发生了过拟合

A.过拟合

B.可能过拟合可能欠拟合

C.刚好拟合

D.欠拟合

A.第1个模型的训练误差大于第2个、第3个模型

B.最好的模型是第3个，因为它的训练误差最小

C.第2个模型最为“健壮”，因为它对未知样本的拟合效果最好

D.第3个模型发生了过拟合

在长期趋势分析中，如果被研究现象的各年逐期增长量大致相同，则该现象可拟合（）模型。

A．直线

B．二次曲线

C．指数曲线

D．双曲线

A.小孩的膳食搭配中含有特殊味道的食物比成年人多

B.对未尝过的食物，成年人比小孩子更容易产生抗拒心理

C.小孩的嗅觉和味觉比成年人敏锐

D.和成年人相比，小孩子较为缺乏食物与健康的相关知识

A.可以将k值设为0

B.K值是超参数

C.K值越大,模型越容易过拟合

D.K值越大,分类的分割面越平滑

以下哪项如果为真，最能加强上述解释？()

A．小孩的膳食配搭中含有特殊味道的食物比成年人多

B．对未尝过的食物，成年人比小孩更容易产生抗拒心理

C．小孩的嗅觉和味觉比成年人敏锐

D．和成年人相比，小孩较为缺乏食物与健康的相关知识

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

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。