题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
如果一个SVM模型出现欠拟合，那么下列哪种方法能解决这一问题（）。
A.增大惩罚参数C的值
B.减小惩罚参数C的值
C.减小核系数（gamma参数）
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A.若正则化参数λ过大，可能会导致出现欠拟合现象
B.若λ的值太大，则梯度下降可能不收敛
C.取一个合理的λ值，可以更好的应用正则化
D.如果令λ的值很大的话，为了使CostFunction尽可能的小，所有θ的值（不包括θ0）都会在一定程度上减小
A.多项式阶数
B.更新权重w时，使用的是矩阵求逆
C.使用常数项
D.使用梯度下降法
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
B.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
C.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
D.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
