关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

题目

关于logit回归和SVM不正确的是()

A.Logit回归目标函数是最小化后验概率

B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小

C.SVM目标是结构风险最小化

D.SVM可以有效避免模型过拟合

相似考题

1.关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合

2.关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( )A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合

3.下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（　）。 A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型

4.个人客户评分按照所采用的统计方法可以分为( )。A．Logit模型B．K临近值C．回归分析D．神经网络模型E．Probit模型

参考答案和解析
正确答案：A
更多“关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事 ”相关问题

  • 第1题：

    下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和
    线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

  • 第2题：

    用标准正态分布函数去拟合S型曲线，得到（)模型。

    A．Logit回归模型

    B．Probit回归模型

    C．OLS回归模型

    D．三者都是


    2～3.5 cm

  • 第3题：

    5、用标准正态分布函数去拟合S型曲线，得到（)模型。

    A．Logit回归模型

    B．Probit回归模型

    C．OLS回归模型

    D．三者都是


    Probit回归模型

  • 第4题：

    回归预测的目标函数是离散值，分类预测的目标函数是连续值。（判断）


    对

  • 第5题：

    13、下列关于逻辑回归的描述错误的是

    A.线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用sigmoid函数将其转为(-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测#B.逻辑回归可以被理解为是一个被logistic方程归一化后的线性回归#C.逻辑回归属于连接函数为sigmoid函数的广义线性模型#D.Sigmoid 函数有个很漂亮的“S”形,特点是一开始变化快，逐渐减慢，最后饱和。
    线性回归的结果输出通常是一个连续值，值的范围是无法限定的。逻辑回归通过使用 sigmoid 函数将其转为 (-1,1) 的一个概率值，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

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