在分析這些說法時(shí)，我們需要考慮機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基本概念，如過擬合、欠擬合以及模型復(fù)雜度對(duì)訓(xùn)練和測(cè)試誤差的影響。以下是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的分析：

1. **“一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如果在訓(xùn)練集上有較高準(zhǔn)確率，就可以完全說明這個(gè)分類器是好的。”**
- 這是不正確的。高訓(xùn)練集準(zhǔn)確率可能是模型過擬合的結(jié)果，意味著模型可能沒有很好地泛化到未見數(shù)據(jù)（即測(cè)試集）。

2. **“如果增加模型復(fù)雜度， 那么模型的測(cè)試錯(cuò)誤率總是會(huì)降低?！?*
- 這也是不正確的。增加模型的復(fù)雜度可能會(huì)導(dǎo)致過擬合，從而可能增加模型的測(cè)試錯(cuò)誤率。

3. **“如果增加模型復(fù)雜度， 那么模型的訓(xùn)練錯(cuò)誤率總是會(huì)降低?！?*
- 這通常是正確的。增加復(fù)雜度通常會(huì)減少訓(xùn)練錯(cuò)誤率，因?yàn)楦鼜?fù)雜的模型可以更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

4. **“如果減少模型復(fù)雜度，那么模型的測(cè)試錯(cuò)誤率總會(huì)提高?！?*
- 這不一定是正確的。減少模型復(fù)雜度可以防止過擬合，可能提高測(cè)試集的泛化能力，從而減少測(cè)試錯(cuò)誤率。

基于以上分析，正確答案應(yīng)該是 **C: 3**，因?yàn)樵黾幽Ｐ蛷?fù)雜度通常會(huì)降低訓(xùn)練錯(cuò)誤率。