题目内容
（请给出正确答案）
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
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A.在现有模型上，加入新的变量，所得到的R^2的值不会增加
B.线性回归的前提假设之一是残差必须服从独立正态分布
C.残差的方差无偏估计是SSE/(n-p)
D.自变量和残差不一定保持相互独立
A.支持向量回归是将支持向量的方法应用到回归问题中
B.支持向量回归同样可以应用核函数求解线性不可分的问题
C.同分类算法不同的是，支持向量回归要最小化一个凹函数
D.支持向量回归的解是稀疏的
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.线性回归研究的是数据的分类情况
B.逻辑回归研究的是数据的变化趋势
C.线性回归观察的是两个变量之间变化的一个趋势，而逻辑回归观察的则是数据的分布情况
D.线性回归和逻辑回归都研究数据的分类情况和变化趋势
A.线性回归主要对连续性数值进行预测
B.逻辑回归不属于分类算法
C.逻辑回归的本质是概率性回归，是广义线性模型的一种
D.线性回归中，“最小二乘法”是基于均方误差最小化来进行模型求解的方法
A.需要满足等比例风险假定
B.需满足对数线性假定
C.可处理存在删失的生存数据
D.原理与Logistic回归完全一致
E.Cox比例风险模型本质上是统计学回归模型
A.若λ=0，则等价于一般的线性回归
B.若λ=0，则不等价于一般的线性回归
C.若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零
D.若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大
A、一元线性回归是最简单的回归形式，它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系
B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法
C、进行相关分析时，两个变量都可以是非随机变量量事
D、回归分析可以采用最小二乘法对回归方程的参数进行估计，基本思想是使误差平方和达到最小
