在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法可以解决这一问题

批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?

机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?

如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型?

机器学习的算法中，以下哪个不是无监督学习?

GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的?

梯度下降算法中，损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种算法?

以下哪个关于监督式学习的说法是正确的?

线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

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?( )

逻辑回归的损失函数是下列哪一种？（ ）