常说的PC曲线（拟合样条曲线）采用的是3次多项式表示，因为次数过高可能过拟合，次数过低可能欠拟合。

A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题

B.神经网络不会出现过拟合问题

C.正则化方法可以减少过拟合问题

D.增加数据量不能减少过拟合问题

A.过拟合是由于训练集多，模型过于简单

B.过拟合是由于训练集少，模型过于复杂

C.欠拟合是由于训练集多，模型过于简单

D.欠拟合是由于训练集少，模型过于简单

A.其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理

B.x,y为长度相同的向量

C.输出a为三维数组

D.拟合的三次多项式为a(1)*x.^3+a(2)*x.^2+a(3)*x

A.插值法要求过每一个节点，拟合结果则不一定

B.插值法计算复杂，拟合则较为简单

C.插值法不要求过每一个节点，拟合结果则经过每一个节点

D.插值法给不出统一的表达式，拟合则可以。

A.多项式次数越高、越复杂，就越接近真实情况

B.次数不宜过高，节点较多时，可以考虑分段插值

C.最好都用1次或2次多项式

D.不能用3次以上多项式

A.应根据数据特征选择不用的拟合方法

B.拟合多项式幂次越高，精度越好

C.多项式拟合是最佳的方法

D.线性拟合效果最好