比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络
A: 决策树
B: arima模型
C: holt-winter模型
D: k-means模型
A: 决策树
B: arima模型
C: holt-winter模型
D: k-means模型
A
举一反三
内容
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组合预测模型的单体预测模型包括适合需求趋势性明显的（）。 A: Winter模型 B: 机器学习模型 C: 曲线拟合模型 D: Croston模型
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下列关于Logistic回归模型和对数模型的描述不正确的是( )。 A: Logistic回归模型描述的是概率与协变量之间的联系 B: Logistic回归模型没有解释变量 C: 对数线性模型描述的是期望频率与协变量之间的关系 D: 对于一个对数线性模型,可以对其中的一个相应变量构造Logistic回归模型
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组合预测模型的单体预测模型包括适合预测需求连续性强、季节波动性明显的（）。 A: Winter模型 B: 机器学习模型 C: 曲线拟合模型 D: Croston模型
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以下预测模型中，不属于因果关系预测的有 A: Cobb-Douglas生产函数模型Y=ALαKβ B: Box-Jenkins模型ARIMA(p,d,q) C: 一元非线性回归模型 D: 系统动力学模型
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逻辑回归被认为是现代机器学习的“Hello World”，它是一种基于概率的算法，它是典型的（ ）算法。 A: 回归模型 B: 分类模型 C: 既是回归模型，也是分类模型 D: 既不是回归模型，也不是分类模型