模型出现过拟合，以下何种措施无法降低过拟合现象

A. 特征在传统机器学习可解释性强，而在深度学习可解释性弱

B. 特征在传统机器学习可解释性弱，而在深度学习可解释性强

C. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱

D. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强

A. Boosting

B. Stacking

C. Bagging

D. Marking

A. 相加关系

B. 相关关系

C. 后面的模型必须建立在前面的模型之上

D. 相互独立

A. 剪枝

B. 特征选取

C. 数据清理

D. 决策树生成

A. SGD

B. BGD

C. MGD

D. MBGD

A. GMM

B. Xgboost

C. 聚类

D. 关联规则

A. 人工程序

B. 神经网络

C. 训练算法

D. 历史数据

A. 召回率

B. 混淆矩阵

C. 均方误差

D. 准确率

A. 自变型

B. 离散型

C. 应变型

D. 连续型

A. 全局梯度算法可以找到损失函数的最小值

B. 批量梯度算法可以解决局部最小值问题

C. 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值

D. 全局梯度算法收敛过程比较耗时