A.它是使用回归分析的统计学习模型来研究变量之间可能存在的关系
B.它只能用于研究变量之间属于线性关系的场景
C.寻找最优模型时可以通过正规方程或者梯度下降的方法进行参数优化
D.单纯的线性回归模型比较容易出现过拟合的现象
A.较高的确定系数(R平方)比较低的确定系数更可取,因为它测量有多少百分比的因变量,其变化可以通过自变量的变化来解释。
B.自变量系数的t值,较高的优于较低的,因为它衡量自变量和因变量之间关系的统计置信度。
C.如果购买新的节能设备,使用过去关于能源使用和生产单位的数据进行的回归分析,来进行未来的预测是无效的。
D.已知每月营销支出介于 $10,000 -$20,000之间时,对应的销售收入范围为$250,000-$600,000。则营销支出为$0时,可以得到该回归分析的截距
A.逻辑回归与线性回归一样,解决的是回归问题
B.逻辑回归与线性回归都可以使用梯度下降算法训练模型
C.逻辑回归需要使用激活函数,如Sigmoid函数
D.逻辑回归使用的损失函数和线性回归不一样
A.L1正则化可以用于特征选择
B.L1正则化和L2正则化可以减少过拟合
C.Lp正则化不能减少过拟合
D.L1正则化和L2正则化可以看成是损失函数的惩罚项
A.工程总包单位与分包单位严禁签订临时用电管理协议,用电责任均有总包单位承担
B.现场临时用电设施和器材必须使用正规厂家,并经过国家级专业检测机构认证的合格产品
C.项目部应建立临时用电安全技术档案
D.项部应按规定对临时用电工程进行定期检查,并应按分部、分项工程进行管理
A.工程总包单位与分包单位严禁签订临时用电管理协议,用电责任均有总包单位承担
B.现场临时用电设施和器材必须使用正规厂家,并经过国家级专业检测机构认证的合格产品
C.项目部应建立临时用电安全技术档案
D.项目部应按规定对临时用电工程进行定期检查,并应按分部、分项工程进行管理
A.只适用于线性模型,不适合逻辑回归模型等其他模型
B.不需要选择学习率
C.当特征数量很多的时候,运算速度会很慢
D.不需要迭代训练
A.主元回归可以一定程度上解决多重共线性带来的问题
B.增加样本容量可以消除多重共线性
C.岭回归可以缓解多重共线性带来的影响
D.多重共线性是指变量间存在很强的线性关系
A.检查异常值是很重要的,因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对