下列哪种方法可以用来减小过拟合？（）

“监督式学习中存在过拟合，而对于非监督式学习来说，没有过拟合”，这句话是否正确

Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重

Dropout率和正则化有什么关系是Dropout率越高，正则化程度越低

循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了

反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度，再计算靠近输出层参数的梯
度。

树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(Random Forest)

如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

下列关于 Ridge 回归，说法正确的是（多选）？

关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？

深度卷积网络的结构中，通常有多个顺序连接的层，下面描述正确的有