关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

题目

关于logit回归和SVM不正确的是()

A.Logit回归目标函数是最小化后验概率

B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小

C.SVM目标是结构风险最小化

D.SVM可以有效避免模型过拟合


相似考题
参考答案和解析
正确答案:A
更多“关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事 ”相关问题
  • 第1题:

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快,逐渐减慢,最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第2题:

    用标准正态分布函数去拟合S型曲线,得到()模型。

    A.Logit回归模型

    B.Probit回归模型

    C.OLS回归模型

    D.三者都是


    2~3.5 cm

  • 第3题:

    5、用标准正态分布函数去拟合S型曲线,得到()模型。

    A.Logit回归模型

    B.Probit回归模型

    C.OLS回归模型

    D.三者都是


    Probit回归模型

  • 第4题:

    回归预测的目标函数是离散值,分类预测的目标函数是连续值。(判断)


  • 第5题:

    13、下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快,逐渐减慢,最后饱和。
    线性回归的结果输出通常是一个连续值,值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值,从而能够完成对事件发生的概率进行预测