下列叙述错误的是（）。: 逻辑回归主要用于回归分析 逻辑回归是一种监督机器学习算法 逻辑回归采用Sigmoid函数对样本数据进行拟合，以构建回归模型 逻辑回归预测事件发生的概率并分析导致事件发生的因素
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下列叙述错误的是（）。: 逻辑回归主要用于回归分析 逻辑回归是一种监督机器学习算法 逻辑回归采用Sigmoid函数对样本数据进行拟合，以构建回归模型 逻辑回归预测事件发生的概率并分析导致事件发生的因素
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逻辑回归可以将__问题转为化回归问题
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分类问题用逻辑回归，预测问题用线性回归。
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关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）
A.逻辑回归的因变量为数值变量 B.逻辑回归的因变量为定性变量 C.逻辑回归的自变量是定性变量 D.逻辑回归的因变量只能有两种取值
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逻辑回归可以将问题转为化回归问题
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在对数几率回归（逻辑回归）算法中，有关随机梯度下降说法正确的是（）
A.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最小 B.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最大 C.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小 D.依次考虑个训练样本，根据单个样本与其标签之间的误差，更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
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在对数几率回归（逻辑回归）算法中，有关批量梯度下降的说法正确的是（）
A.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最小 B.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新训练集样本特征值，达到交叉熵损失函数最大 C.考虑所有训练集，根据训练集与训练集的标签之间的误差，批量更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小 D.依次考虑个训练样本，根据单个样本与其标签之间的误差，更新权值向量（系数向量），达到交叉熵损失函数最小
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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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逻辑斯蒂回归的优点有（）
A.直接对分类可能性进行预测 B.无需事先假设数据分布，避免了假设分布不准确所带来的问题 C.是任意阶可导的凸函数，可直接应用现有数值优化算法求取最优解 D.对概率辅助决策的任务有用
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以下关于逻辑回归的说法正确的是（）
A.应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰 B.逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理 C.逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感 D.逻辑回归属于分类算法
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逻辑回归中一定是哑变量的是（）
LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料（）
LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料（）
Logisticregression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法。
在回归分析中，F检验主要用来检验（ ??）
在回归分析中，F检验主要用来检验()。
关于回归分析，下列说法中错误的是（）
如何以神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression）（）
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
回归分析不包括（）回归分析。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础，线性回归模型的基本假设是（）
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假硅是( )。
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。
回归分析包括线性回归和非线性回归;
回归分析中估计回归参数的方法主要有（ ）。
下列关于回归分析的描述中，错误的是( )。
相关与回归分析中，正确的叙述是（ ）。
在多元线性回归分析中，t检验主要用来检验（）。
主要用于检验回归系数显著性的检验方法是（）
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