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A.增加訓(xùn)練集量
B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點數(shù)
C.刪除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替線性核

A.Logistic回歸可用于預(yù)測事件發(fā)生概率的大小
B.Logistic回歸的目標(biāo)函數(shù)是最小化后驗概率
C.SVM的目標(biāo)的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化
D.SVM可以加入正則化項，有效避免模型過擬合