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
A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型
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
A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型
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
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
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
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
(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。
(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。