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[单选题]
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是（）。
A.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到平滑的权值
B.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到平滑的权值
C.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到稀疏的权值
D.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到稀疏的权值
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A.L1范数正则化有助于降低过拟合风险
B.L2范数正则化有助于降低过拟合风险
C.L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解
D.L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
A.若正则化参数λ过大，可能会导致出现欠拟合现象
B.若λ的值太大，则梯度下降可能不收敛
C.取一个合理的λ值，可以更好的应用正则化
D.如果令λ的值很大的话，为了使CostFunction尽可能的小，所有θ的值（不包括θ0）都会在一定程度上减小
A.Dropout
B.分批归一化（BatchNormalization）
C.正则化（regularization）
D.都可以
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量，而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题，例如Ridge或Lasso回归
A.Jieba专注于中文分词操作
B.NLTK主要用于一般自然语言处理任务（标记化，POS标记，解析等）
C.Gensim主要用于题和向量空间建模、文档集合相似性等
D.Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库，其中包含了用于文本预处理的工具，例如词频-逆文档频率特征提取（TfidfVectorizer）等。
A.L1范数：为x向量各个元素绝对值之和。
B.L2范数：为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数
C.L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取
D.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
