假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?( )

A. 大量的数据

B. 执着的企业家

C. 优秀的人工智能科学家

D. 有利的政策环境。

A. 准确性越低、多样性越大

B. 准确性越高、多样性越大

C. 准确性越高、多样性越小

D. 准确性越低、多样性越小

A. 效果评估

B. 建立模型

C. 损失函数

D. 参数学习

A. 增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B. 减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C. 增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

A. ＼ls

B. ;ls

C. ls

D. ls --noalias

A. 纯度

B. 精度

C. 准确度

D. 可信度