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
举一反三
- 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（ ）
- 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（
- 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（ ） A: 监督学习 B: 无监督学习 C: 半监督学习 D: 以上都不是
- 中国大学MOOC: 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（ ）
- 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