在对数几率回归（逻辑回归）算法中，有关随机梯度下降说法正确的是（）
A. 考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最小
B. 考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最大
C. 考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
D. 依次考虑个训练样本，根据单个样本与其标签之间的误差，更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
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在对数几率回归（逻辑回归）算法中，有关随机梯度下降说法正确的是（）
A.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最小 B.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最大 C.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小 D.依次考虑个训练样本，根据单个样本与其标签之间的误差，更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
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在对数几率回归（逻辑回归）算法中，有关批量梯度下降的说法正确的是（）
A.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最小 B.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最大 C.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小 D.依次考虑个训练样本，根据单个样本与其标签之间的误差，更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
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逻辑回归（Logistic Regression）是对数几率回归，属于广义线性模型（GLM），它的因变量（）
答案
以下哪些算法,可以用神经网络去构造()1.KNN2.线性回归3.对数几率回归
A.1和2 B.2和3 C.1,2和3 D.以上都不是
答案
对数几率回归是一种（）方法
A.分类 B.回归 C.聚类 D.降维
答案
全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法,以下关于其有优缺点说法错误的是（）
A.全局梯度算法可以找到损失函数的最小值 B.批量梯度算法可以解决局部最小值问题 C.随机梯度算法可以找到损失函数的最小值 D.全局梯度算法收敛过程比较耗时
答案
全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法， 以下关于其有优缺点说法错误的是:
答案
下列叙述错误的是（）。: 逻辑回归主要用于回归分析 逻辑回归是一种监督机器学习算法 逻辑回归采用Sigmoid函数对样本数据进行拟合，以构建回归模型 逻辑回归预测事件发生的概率并分析导致事件发生的因素
答案
Logisticregression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法。
答案
下列关于梯度下降算法的说法中，错误的是__。A.批量梯度下降算法中，每次迭代都使用所有样本来计算偏导数B.Adam是小批量梯度下降算法的改进算法C.小批量梯度下降算法每次迭代的训练样本数固定不变D.随机梯度下降算法计算速度快，可以使模型快速收敛（）
A.1 B.2 C.3 D.4
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逻辑回归可以将__问题转为化回归问题
逻辑回归属于下列那一类机器学习算法：（ ）
分类问题用逻辑回归，预测问题用线性回归。
以下关于逻辑回归的说法正确的是（）
逻辑回归可以将问题转为化回归问题
逻辑回归的权重w应该随机初始化，而不是全部初始化为全部零，否则，逻辑回归将无法学习有用的决策边界，因为它将无法“打破对称”。
训练大规模数据集时，首选的梯度下降算法是__。A.以上没有区别，都可以B.小批量梯度下降法C.随机梯度下降法D.批量梯度下降法（）
下面哪些属于回归算法（）
批量梯度下降和随机梯度下降相比优势在于？（）
关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）
下面哪些算法能用于回归（）
回归直线与各个观测点的接近程度称为回归直线对数据的（）
服从对数正态分布是利率，股票指数价格服从一个均值回归随机过程等。（）
服从对数正态分布是股票指数价格，利率服从一个均值回归随机过程等。（）
批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里？（）
逻辑斯蒂回归的优点有（）
样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量（）
样本观测值聚集在样本回归线周围的紧密程度称为回归直线对数据的（ ）。
支持向量机诞生于统计学习界，从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化。
随机误差出现的几率服从正态分析（）
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