以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题()

A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等

B.有三种分类器评价或比较尺度：预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度

C.统计方法包括决策树法和规则归纳法

D.神经网络方法主要是BP算法

A.earlystopping

B.数据集扩增

C.正则化(Regularization)

D.Dropout

A.其他选项都不对

B.没啥问题，神经网络会正常开始训练

C.神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

D.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变

A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

A.可以不用翻书把本专业内容讲授一段时间

B.每次考虑都取得较好的成绩

C.可以简洁易懂地给非专业人讲解本专业

D.遇到本专业相关的名词，可以准确进行解释

A.KNN

B.线性回归

C.对数几率回归