题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

常用于分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)、反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)、决策树(Decision Trees)、朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)等。

答案
A
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第1题

关于 Logistic 回归算法,以下描述不正确的是()。

A.Logistic 回归仅能解决二分类问题

B.Logistic 回归训练问题能采用梯度下降策略求解

C.Logistic 回归是一种有监督学习方法

D.Logistic 回归训练问题是凸优化问题

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第2题

常见的判别模型有

A.Logistic 回归

B.支持向量机

C.神经网络

D.朴素贝叶斯分类器

E.隐马尔可夫模型

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第3题

数据规范化能够提高逻辑回归算法参数学习的效率
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第4题

目前,深度学习采用的模型主要是神经网络模型,其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法,从而可以比较好地解决贡献度分配问题。
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第5题

机器学习的主要目标是解决以下()问题。

A.分类

B.聚类

C.回归

D.自动定理证明

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第6题

简述线性回归模型通常要研究的问题
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第7题

归一化方法应用在下列哪些场景

A.概率模型

B.SVM

C.线性回归

D.神经网络

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第8题

数据挖掘算法主要有聚类算法、关联算法、决策树算法和回归分析等,各种算法用于解决不同的实际问题,某分行拟通过对县域机构数量与存款市场竞争力的相关性分析,进 而建立两者之间的函数表达式,用新思维拓展县域市场,提升县域存款的市场竞争力。则可以采用的是什么?

A.关联算法

B.决策树算法

C.聚类分析

D.回归分析

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第9题

若回归模型修正了非纯序列相关问题后,无需检验纯序列相关问题。
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