下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)和多项逻辑斯蒂回归模型(multi-nominal logistic model)描述不正确的是()。
A.两者都是监督学习的方法
B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数
C.两者都可被用来完成多类分类任务
D.逻辑斯帝回归是监督学习,多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习
A.两者都是监督学习的方法
B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数
C.两者都可被用来完成多类分类任务
D.逻辑斯帝回归是监督学习,多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习
A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
D.决策树(DecisionTree,DT)
A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
B.决策树(DecisionTree,DT)
C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析
B.回归系数的假设检验常使用Wald检验
C.常用最小二乘法来估计未知参数
D.xi为无序多分类变量时,若类别数为k,应设置成k-1个哑变量
A.使用从部分到通常逻辑方法
B.从通常到部分
C.从部分事例中得出通常结论以证实论点
D.依据两个对象都含有一些属性,而且其中一个对象还有另外某个属性。推出另一个对象也有某个属性逻辑方法
A.r值越大,板料抵抗变薄的能力越强
B.当r<1时,板料宽度方向比厚度方向容易产生变形
C.在拉深变形中,加大r值,板料宽度方向易于变形,毛坯切向易于收缩不易起邹,有利于提高变形程度和提高产品质量
A.索引是一种数据库对象,改变表的逻辑结构。
B.当表中记录增加或删除时,索引结构不发生变化
C.只有当按指定的索引列的值查找或按索引列的顺序存取表时,才可利用索引提高性能。
D.索引不占用存储空间。