题目内容
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[单选题]
SPSS中神经网络模型（)是一个前馈式有监督的结构，可以包含多个隐藏层，因变量可以是连续型、分类型。
A.MLP
B.RBF
C.BP
D.RBF
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A.IR完全与硬件无关，只取决于神经网络的架构
B.model.xml中XML文件包含网络架构
C.model.bin文件包含权重参数
D.OpenVINO的推理除了支持IR格式外，还支持PB格式模型
(i) 估计一个将respond与resplast和avggift联系起来的线性概率模型。以通常的形式报告结果， 并解释变量resplast的系数。
(ii)过去捐助的平均水平看来会影响做出捐助响应的概率吗？
(iii) 在模型中增加变量propres p并解释其系数。(这里须注意， propresp增加1是最大可能变化。)
(iv) 在回归中增加propres p以后， resp last的系数有何变化？这讲得过去吗？
(v) 在模型中增加每年寄出邮件的数量mail year。它的估计影响有多大？为什么它不是邮件数量对响应的因果关系的一个较好的估计？
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
