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- 1.以下关于逻辑回归的说法正确的是（ ） 选项： A: 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 逻辑回归属于线性回归类算法 逻辑回归无法解决多重共线性问题 逻辑回归是无监督学习算法 B:逻辑回归属于线性回归类算法 C:逻辑回归无法解决多重共线性问题 D:逻辑回归是无监督学习算法
- 2.以下有关回归分析说法正确的是？ 选项： A、回归分析分为线性回归和非线性回归 B、 一元线性回归分析是利用直线拟合离散点，采用最小二乘估计 C、 非线性回归采用曲线（面）拟合 D、 研究自变量与因变量之间的关系
- 3.关于线性与非线性模型，下列说法错误的是（） 选项： A、线性模型是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征线性组合来进行预测的模型 B、根据自变量数目，线性回归可分为一元线性回归和多元线性回归 C、logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域 D、Softmax回归与支持向量机SVM属于非线性模型
- 4.下列关于线性模型说法正确的是()。 选项： A:ln=wx+ B:B不是线性模型 C: D:$;$线性模型不能用梯度下降求解$;$线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来预测的函数$;$线性回归模型是无监督学习
- 5.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。
- 6.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。
- 7.回归分析模型可分为 选项： A:线性回归模型; B:非线性回归模型; C:直线回归模型; D:曲线回归模型
- 8.回归分析模型可分为 选项： A:线性回归模型; B:非线性回归模型; C:直线回归模型; D:曲线回归模型
- 9.逻辑回归与线性回归的区别 选项： A:逻辑回归用于分析离散变量，线性回归用于连续变量 B:逻辑回归可以用于二分类模型 C:线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 D:逻辑回归与多元线性回归都可以使用梯度下降法求最优解
- 10.多元线性回归与简单线性回归相比（ ） 选项： A:简单线性回归将解释变量以外的因素全部纳入随机扰动项中 B:多元线性回归可将多个因素纳入解释变量中，减少模型设定误差 C:简单线性回归的系数解释与多元线性回归一致 D:多元线性回归的系数是控制其它变量影响下的偏回归系数 E:多元线性回归模型比简单线性回归模型对问题的分析更加完整
- 11.非线性回归模型，按其形式和估计方法的不同可以分为以下几种类型？选项： A:非标准线性回归模型; B:标准线性回归模型; C:可线性化的非线性回归模型; D:不可线性化的非线性回归模型
- 12.逻辑回归算法是一种基于线性回归的经典（） 模型
- 13.以下哪些属于线性回归方法 选项： A:线性回归（一元直线回归） B:岭回归 C:套索回归 D:逻辑回归
- 14.下面对线性回归描述不正确的是（ ）选项： A:线性回归可用来分析不同变量之间存在的线性关系; B:线性回归可用来进行分析预测，即给定一个变量的取值，去预测另外一个变量的取值; C:线性回归模型的训练是一种非监督学习方法; D:线性回归模型的训练优化目标是最小化残差平方和的均值
- 15.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。
