答案：A
解析：正确
A. 模型剪枝
B. 模型蒸馏
C. 模型参数量化
D. nan
解析：见算法解析
A. 增益系数
B. 信息增益
C. 增益率
D. 基尼系数
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C.
DBSCAN
D. 决策树
A. 当前最好法
B. 在线比较法
C. 离线比较法
D. 都不是
A. K-Mean
B. DBSCAN
C. EM
D. C4.5
A. 神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的
B. 训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程
C. 增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的
D. 神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了
解析：正确
解析：在机器学习中，如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合
