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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？

A.增加训练集量

B.减少神经网络隐藏层节点数

C.删除稀疏的特征

D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！