A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
B.决策树(DecisionTree,DT)
C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
A、Cox regression
B、Linear regression
C、Logistic regression
D、Multiple regressions
E、Passion regression
A.适用于应变量为分类变量时的多因素分析
B.回归系数的假设检验常使用Wald检验
C.常用最小二乘法来估计未知参数
D.xi为无序多分类变量时,若类别数为k,应设置成k-1个哑变量
假设决定y的总体模型是,而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明的期望值是
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