题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。
答案
A
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A.欠拟合
B.过拟合
C.损失函数
D.经验风险
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第1题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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第2题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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第3题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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第4题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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第7题
在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。
A.欠拟合（under-fitting）
B.过拟合（over-fitting）
C.损失函数（loss function）
D.经验风险（empirical risk）
