当训练集较大的时候，标准BP算法通常会更快的获得更好的解。

为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过少，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。 点击查看答案

剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。 点击查看答案