多项选择题
A.减少特征数量B.增加更多的特征C.减少正则化参数D.使用更复杂、更合适的模型对数据进行拟合
n为特征数，m为训练样本数，当mA.使用多项式核的svmB.使用高斯核的SVMC.逻辑回归模型D.不带核函数的...
多项选择题n为特征数，m为训练样本数，当m A.使用多项式核的svmB.使用高斯核的SVMC.逻辑回归模型D.不带核函数的支持向量机
A.使用多项式核的svmB.使用高斯核的SVMC.逻辑回归模型D.不带核函数的支持向量机
有一数据集（特征n=10），（样本m=5000），在使用逻辑回归分类器训练后，呈欠拟合，测试集预期效果也不好，...
多项选择题有一数据集（特征n=10），（样本m=5000），在使用逻辑回归分类器训练后，呈欠拟合，测试集预期效果也不好，想提高拟合效果，可以用下列哪些方法（）
A.添加新的多项式特征B.使用高斯核的SVMC.不引入新的特征，并且使用线性核的SVMD.尝试使用多节点隐藏层神经网络
在机器学习中，以下哪些是核函数（）A.线性核B.多项式核C.高斯核D.sigmoid核
多项选择题在机器学习中，以下哪些是核函数（）
A.线性核B.多项式核C.高斯核D.sigmoid核
