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Logistic Regression和Support Vectpr Machine都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题。( )
发布时间:
2024-06-30 17:10:23
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1.
关于Logistic回归和Softmax回归,以下说法正确是: 选项: A、Logistic回归和Softmax回归都只能处理二元分类问题 B、Logistis回归可以处理多元分类问题,Softmax回归只能处理二元分类问题 C、Logistic回归和Softmax回归都可以处理多元分类问题 D、Softmax回归可以处理多元分类问题,Logistic回归只能处理二元分类问题
2.
LR和SVM都可以处理分类问题,而且一般都用于处理______问题
3.
常见的分类算法有( )。 选项: A、逻辑回归Logistic Regression B、K- Nearest Neighbor (KNN) C、决策树Decision Tree (DT) D、支持向量机Support Vector Machine (SVM)
4.
有关Logistic回归,正确的说法是哪个?? Logistic回归属于线性回归模型。Logistic回归通常用于处理多分类问题。Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵,并且采用梯度下降法调整其中的参数。Logistic回归实际上是一种分类算法。
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有关Logistic回归,正确的说法是哪个?? Logistic回归属于线性回归模型。Logistic回归通常用于处理多分类问题。Logistic回归实际上是一种分类算法。Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵,并且采用梯度下降法调整其中的参数。
6.
有关Logistic回归,正确的说法是哪个?选项: A:Logistic回归实际上是一种分类算法。; B:Logistic回归通常用于处理多分类问题。; C:Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵,并且采用梯度下降法调整其中的参数。; D:Logistic回归属于线性回归模型。
7.
支持向量机仅能处理二分类问题,产生线性平面。
8.
Logistic回归与多重线性回归比较 选项: A、Logistic回归的自变量是分类变量 B、 多重线性回归的因变量是分类变量 C、 Logistic回归和多重线性回归的因变量都可以是分类变量 D、 Logistic回归的因变量必须是分类变量 E、 多重线性回归的自变量必须是分类变量
9.
Logistic回归模型是一种可以用于二分类问题的分类算法。选项: A:正确; B:错误
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下面关于 LR 和 SVM 的联系与区别的说法,不正确的是 选项: A:LR 和 SVM 都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题) B:两个方法都可以增加不同的正则化项,如 l1、l2 等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。区别是:LR 是非参数模型,SVM 是参数模型。 C:从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是 logistical loss,SVM 采用的是 hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。 D:SVM 的处理方法是只考虑 support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重。
11.
Logistic回归与多重线性回归比较,()。 选项: A、logistic回归的因变量为二分类变量 B、多重线性回归的因变量为二分类变量 C、logistic回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量 D、logistic回归的自变量必须是二分类变量 E、多重线性回归的自变量必须是二分类变量
12.
3.以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是 选项: 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。 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、线性回归要求输入输出值呈线性关系,逻辑回归不要求
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以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是() 选项: 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。
14.
以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是() 选项: 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。
15.
单选题]以下关于神经网络的说法,正确的是() 选项: A: 神经网络既可以处理回归问题,也可以处理分类问题 B: 神经网络可以处理回归问题,但不能处理分类问题 C: 神经网络可以处理分类问题,但不能处理回归问题 D: 神经网络既不能处理回归问题,也不能处理分类问题
16.
关于支持向量机,哪项说法不正确() 选项: A:A.支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题 B:B.支持向量机只能用于线性可分的分类问题 C:C.支持向量机可用于回归问题 D:D.核函数的选择对支持向量机的性能影响较大
17.
【判断题】 ⽀拕向量集(support vector machine, SVM)模型是⼀个⼆分类模型,所 以不能⽤来解决多分类问题 选项: A:正确 B:错误
18.
下面有关支持向量机错误的说法是?选项: A:支持向量机是把高维的数据投影到低维的空间进行分类。 B:支持向量机一般处理两分类的问题。 C:支持向量机既可以处理线性可分的问题,也可以处理非线性可分的问题。 D:对于小样本集,支持向量机的分类准确度可能优于其他对样本数量要求比较高的分类算法。
19.
感知机是一个线性分类模型,通常用于二分类问题 选项: A:正确 B:错误
20.
逻辑回归是一种分类模型,用来解决分类问题,其在线性回归的基础上引入了非线性因A.素:____函数,并设定了阈值,因此可以处理二分裂问题B.正确答案:sigmoid
21.
决策树分类模型在分类问题中主要用于 选项:A、预测连续数值B、图像处理C、文本分类D、预测离散类别
22.
SVM如何处理多分类问题?
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