多项选择题
以下哪些是解决欠拟合的方法（）
A.减少特征数量B.增加更多的特征C.减少正则化参数D.使用更复杂、更合适的模型对数据进行拟合
多项选择题 n为特征数，m为训练样本数，当m<n时，即训练集数据量不够支持训练一个复杂的非线性模型时，应选用怎样的模型（）
多项选择题 有一数据集（特征n=10），（样本m=5000），在使用逻辑回归分类器训练后，呈欠拟合，测试集预期效果也不好，想提高拟合效果，可以用下列哪些方法（）
多项选择题 在机器学习中，以下哪些是核函数（）
