感想 这道题我感觉十拿九稳的，但是一做就错，看来需要注意一下啦。 problem 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   S D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核 答案为：D analysis 避免过拟合的方法：正则化方法，强制减少参数，增大训练数据集。 对于B，过拟合是太多的参数...

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