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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的()

A.我们需要在n类分类问题中适合n个模型

B.我们需要适合n-1个模型来分类为n个类

C.我们需要只适合1个模型来分类为n个类

D.这些都没有

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A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型

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第1题
选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的()。

A.我们需要在n类分类问题中适合n个模型

B.我们需要适合n-1个模型来分类为n个类

C.我们需要只适合1个模型来分类为n个类

D.以上答案都不正确

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第2题
题目梯度下降算法可以帮助找到线性回归中损失函数的最小值,以下哪项不是梯度下降算法找到最小值需要解决的问题()

A.如何选择下降的方向

B.如何确定步长

C.何时停止运动

D.何时开始运动

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第3题
题目在线性回归中,为了求解代价函数,我们将数据偏差问题转成的什么问题来求解()

A.最小二乘问题

B.最大二乘问题

C.最小矩阵问题

D.最大矩阵问题

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第4题
题目在线性回归中,我们学习了求解代价函数最小值的方法,下列那两种方法可以求解()

A.梯度下降算法和特殊方程

B.梯度下降算法和正规方程

C.梯度下降算法和特殊矩阵

D.梯度下降算法和正规矩阵

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第5题
多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的()。

A.自变量

B.系数

C.因变量

D.误差

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第6题
一元线性回归中,反应X对Y影响的显著性大小的参数是()。

A.判定系数

B.相关系数

C.斜率的检验统计量

D.斜率的大小

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第7题
在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的()之和最小。

A.欧式距离

B.城市距离

C.余弦距离

D.马氏距离

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第8题
一元线性回归中,估计标准误差反映了实际值在估计回归直线周围的分散情况,标准误差越大,则就越分散;标准误差越小,则就越集中()
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第9题
下列关于线性回归和逻辑回归,说法不正确的是()。

A.线性回归主要对连续性数值进行预测

B.逻辑回归不属于分类算法

C.逻辑回归的本质是概率性回归,是广义线性模型的一种

D.线性回归中,“最小二乘法”是基于均方误差最小化来进行模型求解的方法

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第10题
文件TRAFFIC2.RAW包含了加州1981年1月一1989年12月车祸、交通法规和其他变量的108个月度观测。
利用这个数据集回答本题。

(i)加州的安全带法规在何年何月生效?高速公路上的限速何时提高到每小时65英里。

(ii)将变量log(1otacc)对一个线性时间趋势和11个月度虚拟变量(1月作为基期)进行回归。解释时间趋势变量的系数估计值。你认为交通事故总数中存在季节性吗?

(iii)在第(ii)部分的回归中添加变量wkends,unem,spdlaw和belilw。讨论失业变量系数。你认为它的符号和大小合理吗?

(iv)在第(iii)部分的回归中,解释spdlw和beltlaw的系数。估计的影响如你所料吗?请解释。

(v)变量prefar是至少导致1人死亡的交通事故百分数。注意这个变量是一个百分数,而不是比例。在此期间prefar的平均值是多少?其大小看来正确吗?

(vi)用prcfat而非log(totacc)作为因变量重做第(ii)部分的回归。讨论最高限速和安全带法规变量的估计效应和显著性。

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第11题
参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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