逻辑回归和softmax使用的误差准则是
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
- 数字通信中最常用的最佳接收准则是 。 A: 最小错误概率准则和最小均方误差准则 B: 最大输出信噪比准则和最小错误概率准则 C: 最小峰值失真准则和最小均方误差准则 D: 奈奎斯特准则和最小均方误差准则
- 判断测量列中粗大误差的剔除与否，通常使用的准则是（） A: 拉依达准则 B: 3δ准则 C: 阿贝准则 D: 泰勒准则
- 数字通信中最常用的最佳接收准则是 。 A: 最小错误概率准则和最小均方误差准则 B: 最小峰值失真准则和最小均方误差准则 C: 奈奎斯特第一准则和最小均方误差准则 D: 最大输出信噪比准则和最小错误概率准则
- Softmax回归进行多分类的非线性函数和损失函数分别是什么？ A: Softmax函数 B: Sigmoid 函数 C: MSE损失 D: 交叉熵损失