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( )
举一反三
- 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
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- 中国大学MOOC: 逻辑斯蒂回归模型(logistic regression)属于( )
- 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