多选题 : 在机器学习中，如果单纯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。对于产生这种现象以下说法正确的是()
（A）样本数量太少
（B）样本数量过多
（C）模型太复杂
（D）模型太简单
参考答案
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- 1可以使用scikit-learn中________进行数据尺度调整
- 2______是缓解维数灾难的一个重要途径，即通过某种谁学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”，在这个子空间中样本密度大幅提高，距离计算也变得更为容易。
- 3关于数据集的标准化，正确的描述是：______。( )
- 4通过身高和体重两个特征，得出BMI=(体重*体重)/身高，该方法是降维，减少数据集特征的数量。
- 5在应用高斯核SVM之前，通常都会对数据做正态化(normalization)，下面对特征正态化的说法哪个是正确的？1.对特征做正态化处理后，新的特征将主导输出结果 2.正态化不适用于类别特征 3.对于高斯核SVM，正态化总是有用
