1.构建一个DNN神经元网络模型，含有32*32*10个神经元。 2.用MNIST数据训练该模型，将结果用Matplotlib绘制成折线图。观察第几个epochs开始过度拟合。 3.调整epochs数值，避免过度拟合（最初级的办法），重新训练模型。然后保存到硬盘上。

第1题：

第2题：

第3题：

第4题：

下面关于拟合分析法的描述，哪一个是正确的？（）

• A、拟合法是一维波动方程的解析解
• B、拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型
• C、拟合法的解有任意多组
• D、拟合法桩的力学模型是线弹性模型

正确答案:C

第5题：

线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。

正确答案:错误

第6题：

设计程序化交易模型时，限制策略自由度和参数数量可以减少参数优化过程中可能造成的过度拟合现象。

正确答案:正确

第7题：

拟合模型

正确答案:指父母的抚养模式和抚养环境与儿童的气质之间的匹配。

第8题：

外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？

正确答案: 最小二乘法的立论前提是要求各时间点的预测值与实际值平方差的和最小，以此确保拟合模型的预测标准差最小，而不是最大。

第9题：

第10题：

第11题：

第12题：

第13题：

第14题：

第15题：

第16题：

在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

正确答案:错误

第17题：

给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个

• A、1
• B、2
• C、3
• D、4

正确答案:A

第18题：

拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。拟合度越好，精度也就越高。

正确答案:错误

第19题：

根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？

正确答案:普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

第20题：

为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。

正确答案:错误

第21题：

第22题：

第23题：

第24题：