逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（
监督学习
举一反三
- 中国大学MOOC: 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（ ）
- 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（ ） A: 监督学习 B: 无监督学习 C: 半监督学习 D: 以上都不是
- 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
- 中国大学MOOC: 下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)描述不正确的是（ ）
内容
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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
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逻辑回归（Logistic Regression）是对数几率回归，属于广义线性模型（GLM），它的因变量（）
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逻辑斯蒂回归函数也可被称为（ ） A: 对数几率回归(log-odds regression) B: 交叉熵回归模型 C: 最大似然估计回归模型 D: 最大后验估计回归模型
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下面哪些不属于有监督学习 A: 聚类分析 B: 支持向量机(Support Vector Machines) C: 逻辑斯蒂回归(logistic regression) D: 线性判别分析(linear discriminant analysis)
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Logistic 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: 强化学习