以下关于逻辑回归说法正确的是：
A: 逻辑回归主要用于分类问题。
B: 逻辑回归可以转化为线性回归。
C: 逻辑回归中参数可以由最大似然估计确定。
D: 逻辑回归采用的分类是线性分类。
A: 逻辑回归主要用于分类问题。
B: 逻辑回归可以转化为线性回归。
C: 逻辑回归中参数可以由最大似然估计确定。
D: 逻辑回归采用的分类是线性分类。
A,B,C,D
举一反三
- 以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是（） A: 逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题 B: 线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求 C: 逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求 D: 线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。
- 以下关于线性回归和逻辑回归的比较不正确的是？ A: 逻辑回归是在线性回归的线性函数基础上增加了非线性的sigmoid激活函数 B: 逻辑回归和线性回归采用相同的损失函数 C: 逻辑回归和线性回归参数更新的公式形式上有差异 D: 逻辑回归和线性回归都可以用来解决回归问题
- 逻辑回归是一种广义线性回归，通过回归对数几率的方式将线性回归应用于分类任务。
- 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（ ） A: 逻辑回归是一种有监督学习方法 B: 逻辑回归仅能解决二分类问题 C: 逻辑回归训练问题是凸优化问题 D: 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解
- 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（） A: 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解 B: 逻辑回归仅能解决二分类问题 C: 逻辑回归训练问题是凸优化问题 D: 逻辑回归是一种有监督学习方法
内容
- 0
以下哪个是非监督学习问题? A: 聚类 B: 分类 C: 线性回归 D: 逻辑回归
- 1
以下关于线性回归和逻辑回归描述错误的是 A: 线性回归直接分析因变量与自变量的关系，而逻辑回归分析因变量取某个值的概率与自变量的关系 B: 线性回归要求因变量是分类型变量，而逻辑回归要求因变量是连续性数值变量 C: 逻辑回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的 D: 线性回归要求因变量是连续性数值变量，而逻辑回归要求因变量是分类型变量
- 2
线性回归模型用于（ ），逻辑回归模型用于 （ ）
- 3
如果我们要用机器学习实现多分类，可以选择________算法模型。 A: KNN B: K-means C: 线性回归 D: 逻辑回归
- 4
下列关于逻辑回归介绍错误的是（） A: 逻辑回归是无监督学习 B: 逻辑回归是有监督学习 C: 逻辑回归是非线性回归 D: 逻辑回归的输出是介于0到1之间的值