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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
主观题
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
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主观题
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
主观题
逻辑回归可以将__问题转为化回归问题
答案
判断题
分类问题用逻辑回归,预测问题用线性回归。
答案
单选题
关于逻辑回归分析(logistic regrssion modle)说法正确的是()
A.逻辑回归的因变量为数值变量 B.逻辑回归的因变量为定性变量 C.逻辑回归的自变量是定性变量 D.逻辑回归的因变量只能有两种取值
答案
主观题
逻辑回归可以将问题转为化回归问题
答案
单选题
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
答案
单选题
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
答案
主观题
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
多选题
逻辑斯蒂回归的优点有()
A.直接对分类可能性进行预测 B.无需事先假设数据分布,避免了假设分布不准确所带来的问题 C.是任意阶可导的凸函数,可直接应用现有数值优化算法求取最优解 D.对概率辅助决策的任务有用
答案
多选题
以下关于逻辑回归的说法正确的是()
A.应用逻辑回归时,异常值会对模型造成很大的干扰 B.逻辑回归的自变量必须是分类变量,因此要对连续型变量进行离散化处理 C.逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感 D.逻辑回归属于分类算法
答案
热门试题
逻辑回归中一定是哑变量的是()
LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料()
LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料()
在回归分析中,F检验主要用来检验( ??)
在回归分析中,F检验主要用来检验()。
Logisticregression(逻辑回归)是一种监督式机器学习算法。
关于回归分析,下列说法中错误的是()
在Excel中,一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测,其中()个函数用于一元线性回归分析,()个函数用于多元回归分析。
在Excel中,一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测,其中()个函数用于一元线性回归分析,()个函数用于多元回归分析。
回归分析不包括()回归分析。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假硅是( )。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础,线性回归模型的基本假设是()
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是()。
如何以神经网络仿真逻辑回归(Logistic Regression)()
回归分析包括线性回归和非线性回归;
回归分析中估计回归参数的方法主要有( )。
下列关于回归分析的描述中,错误的是( )。
相关与回归分析中,正确的叙述是( )。
在多元线性回归分析中,t检验主要用来检验()。
用于成本估计的一元回归分析相对多元回归分析的差异在于,一元回归仅使用( )。
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