niusouti.com
更多“逻辑回归与多元回归分析有哪些不同()A.逻辑回归预测某事件发生的概率B.逻辑回归有较高的拟合效果 ”相关问题
  • 第1题:

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快,逐渐减慢,最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第2题:

    关于逻辑回归算法,以下描述不正确的是()。

    A.逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

    B.逻辑回归仅能解决二分类问题

    C.逻辑回归是一种有监督学习方法

    D.逻辑回归训练问题是凸优化问题


    逻辑回归仅能解决二分类问题

  • 第3题:

    13、下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快,逐渐减慢,最后饱和。
    线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第4题:

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测###SXB###B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归###SXB###C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型###SXB###D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快,逐渐减慢,最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第5题:

    3、以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是()

    A.逻辑回归用于处理分类问题,线性回归用于处理回归问题

    B.线性回归要求输入输出值呈线性关系,逻辑回归不要求

    C.逻辑回归一般要求变量服从正态分布,线性回归一般不要求

    D.线性回归计算方法一般是最小二乘法,逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。


    线性回归要求因变量是分类型变量,而逻辑回归要求因变量是连续性数值变量