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SVM
C.不引入新的特征，并且使用线性核的SVM
D.尝试使用多节点隐藏层神经网络

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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

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A.线性核
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多项选择题下列有关SVM支持向量机的说法中，错误的是（）

A.如果使用一对多的方式训练多分类支持向量机，则不可能用到核函数
B.高斯核的最大值为1
C.如果数据是线性可分的，SVM使用线性核，无论C如何选择，都将会返回一个相同的参数θ（即θ的结果不依赖于C的值）
D.假设输入参数是二维（x（i）∈R2），则支持向量机（线性核）的决策边界是一条直线

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单项选择题若SVM使用高斯核函数进行分类，若发生过拟合现象，此时，逐渐增加C，会有什么结果？（）

A.由过拟合逐渐转变为拟合
B.过拟合会变得更严重
C.欠拟合保持不变
D.过拟合保持不变

人工神经网络