1、[单选] 假设你训练 SVM 后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑：
A：增加训练数据
B：减少训练数据
C：计算更多变量
D：减少特征
正确答案：C
解析：如果线性决策边界出现欠拟合，说明模型无法很好地拟合训练数据，可能存在一些未被考虑的因素。因此，我们需要考虑增加模型的复杂度，以提高对训练数据的拟合程度。选项 A 增加训练数据可以有助于减少过拟合，但不适合用于欠拟合的情况。选项 B 减少训练数据会使模型更难以拟合实际情况，因此不是一个好的选择。选项D 减少特征会使模型失去一些重要的信息，也不适合用于欠拟合的情况。因此，选项 C 计算更多变量是一个更好的选择，可以增加模型的复杂度，提高对训练数据的拟合程度。
2、 [单选] 关于循环神经网络（RNN）描述正确的是
A：可以用于处理序列数据
B：不能处理可变长序列数据
C：不同于卷积神经网络，RNN 的参数不能共享
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D：隐藏层上面的 unit 彼此没有关联
正确答案：A
解析：