Logistic 回归目标函数是最小化后验概率。( )
举一反三
- 关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（ ） A: Logit回归目标函数是最小化后验概率 B: Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小 C: SVM目标是结构风险最小化 D: SVM可以有效避免模型过拟合
- 关于Logistic（概率）回归函数，以下说法中不正确是： A: logistic函数是对数概率函数的反函数 B: logistic函数是一种S型（Sigmoid）函数 C: logistic函数的值域在(0, 1)之间连续 D: logistic函数是一种线性函数
- Logistic回归模型实际上是个概率模型。
- Logistic回归属于什么回归？? 非概率型线性回归|概率型非线性回归|非概率型非线性回归|概率型线性回归
- 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