在Logistic Regression中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果()A.以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合B.能解决维度灾难问题C.能加快计算速度D.可以获得更准确的结果

题目

在Logistic Regression中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果()

A.以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合

B.能解决维度灾难问题

C.能加快计算速度

D.可以获得更准确的结果


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  • 第1题:

    如果有两根位错线,位错线L1,柏氏矢量b1,位错线L2,柏氏矢量b2。当b1垂直L2时,L1对L2交截作用产生的位错线段大小等于b1。


    A

  • 第2题:

    如果有两根位错线,位错线L1,柏氏矢量b1,位错线L2,柏氏矢量b2。当b1垂直L2时,L1对L2交截作用产生的位错线段的柏氏矢量仍为b2。


    混合位错

  • 第3题:

    16、在logistic分类中,L1正则化和L2正则化的引入为了解决什么问题?

    A.数据量不充分

    B.训练数据不匹配

    C.训练过拟合

    D.训练速度太慢


    训练过拟合

  • 第4题:

    19、L2正则化往往用于防止过拟合,而L1正则化往往用于特征选择。


    A

  • 第5题:

    128、在logistic分类中,L1正则化和L2正则化的引入为了解决训练过拟合的问题。


    A