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增加训练样本数量和减少特征都可以抑制过拟合。（）

下列关于误差的说法，正确的是（）。A.训练样本容量增加，泛化误差也会增加 B.过拟合指数据在训练集上的误差过大 C.过拟合可以通过减少模型参数数量解决 D.交叉验证不重复使用数据

当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合 2. 当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合 3. 当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance 4. 当我们减少训练单个学习器的样本个

深度学习中，增加更多的样本可以降低模型过拟合。

过拟合是因为训练样本太多了，把训练的规律都拟合进去了。