下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)描述不正确的是（ ）
A: 逻辑斯蒂回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出
B: 在逻辑斯蒂回归中，能够实现数据特征加权累加
C: 逻辑斯蒂回归是一种非线性回归模型
D: 在逻辑斯蒂回归中，输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大
A: 逻辑斯蒂回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出
B: 在逻辑斯蒂回归中，能够实现数据特征加权累加
C: 逻辑斯蒂回归是一种非线性回归模型
D: 在逻辑斯蒂回归中，输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大
举一反三
- 下面对 Logistic 回归（logistic regression）描述中，不正确的是（ ）。 A: 在 Logistic 回归中，输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大 B: Logistic 回归是一种非线性回归模型 C: Logistic 回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出 D: 在 Logistic 回归中，能够实现数据特征加权累加
- 中国大学MOOC: 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（ ）
- 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
- 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（
- 中国大学MOOC: 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（ ）