L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是:

关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？

基于神经网络的分类模型是？

在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？

二分搜索算法是利用（）实现的算法。

批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥？

K折法是下列哪个函数？

使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用什么辅助函数？

执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?

以下哪种情况说明模型出现了过拟合 （）

以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项