皮皮学，免费搜题
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【单选题】
可以反映股东权益账面价值增减变化的指标是( )A.
、权益乘数
B.
股东权益增长率
C.
产权比率
D.
三年资本平均增长率
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参考答案：
参考解析：
知识点：
皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【多选题】关于过拟合,以下说法正确的是
A.
模型过于复杂容易造成过拟合
B.
模型训练次数过多容易造成过拟合
C.
训练数据集合太小容易造成过拟合
D.
增加测试数据集能够避免过拟合
【单选题】遇到这种情况,你会怎么办呢 ?
A.
不理它 -- 这只是一个玩笑而已。
B.
把那人叫到办公室去，严厉斥责他一顿。
C.
当场大声告诉他，这种玩笑是不恰当的，在您这里是不能容忍的。
D.
建议开玩笑的人去参加一个有关反对种族歧视的讲座。
【单选题】下面关于神经网络过拟合的原因中，哪个是错误？
A.
样本太少会导致过拟合
B.
样本太多会导致过拟合
C.
模型太复杂会导致过拟合
D.
训练集中包含测试集样本，会导致过拟合
【单选题】关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
A.
欠拟合一般是由于样本集合太大而造成的
B.
欠拟合时，增加模型的复杂度，或者增加输入特征的个数，可有望改善
C.
过拟合时，增加训练集样本个数，可有望改善
D.
过拟合时，减小模型复杂度，可有望改善
【单选题】有关决策树过拟合的说法，错误的是？
A.
决策树的训练样本拟合误差小，但检验样本的泛化误差比较大。
B.
可能是决策树的深度变大了
C.
可以使用剪枝的方法减少决策树的复杂度
D.
当出现过拟合时，因为对训练样本的拟合比较好，因此对新样本的预测效果好。
【多选题】训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是哪些？
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
【多选题】训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（）
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
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