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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目在线性回归中,为了求解代价函数,我们将数据偏差问题转成的什么问题来求解()

A.最小二乘问题

B.最大二乘问题

C.最小矩阵问题

D.最大矩阵问题

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A、最小二乘问题

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更多“题目在线性回归中,为了求解代价函数,我们将数据偏差问题转成的…”相关的问题
第1题
题目在线性回归中,我们学习了求解代价函数最小值的方法,下列那两种方法可以求解()

A.梯度下降算法和特殊方程

B.梯度下降算法和正规方程

C.梯度下降算法和特殊矩阵

D.梯度下降算法和正规矩阵

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第2题
下列关于线性回归和逻辑回归,说法不正确的是()。

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

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第3题
题目选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的()

A.我们需要在n类分类问题中适合n个模型

B.我们需要适合n-1个模型来分类为n个类

C.我们需要只适合1个模型来分类为n个类

D.这些都没有

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第4题
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R
在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。(i)利用CRIME L R

在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 862。

(i)利用CRIME L RAW中的数据, 在例17.3的泊松回归中同样增加这些项。

(ii)根据在例9.1中,我们narr86在的一个线性模型中增加二次项pcrv2、ptime86²和inc 86估计 。数据存在过度散布的证据吗?该如何调整泊松极大似然估计标准误?

(iii)利用第(i)部分和第(ii)部分的结论及教材表17.3,计算这三个平方项联合显著性的准似然比统计量。你得到什么结论?

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第5题
参见第13章中的表13-1。在那里,我们利用FERTILl.RAW中的数据,估计了妇女已生育子女数kids的一个
线性模型。

(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。

(ii)保持其他因素不变,黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少?

(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗?

(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。

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第6题
在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的()之和最小。

A.欧式距离

B.城市距离

C.余弦距离

D.马氏距离

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第7题
在多元线性回归中,已知复相关系数Ryx1x2,则变量Y的变异由变量X1和X2的回归所决定的比例为________。

A.0.803

B.0.802

C.0.80

D.0.800.5

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第8题
一元线性回归中,估计标准误差反映了实际值在估计回归直线周围的分散情况,标准误差越大,则就越分散;标准误差越小,则就越集中()
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第9题
在多重线性回归中,若对某个自变量的值都增加一个常数,则相应地偏回归系数()。

A.不变

B.增加相同的常数

C.减少相同的常数

D.增加但数值不定

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第10题
在多重线性回归中,若对某个自变量的值都乘以一个相同的常数k,则相应地偏回归系数()。

A.不变

B.都变为1/k倍

C.变为原来的k倍

D.改变,但数值不定

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第11题
多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的()。

A.自变量

B.系数

C.因变量

D.误差

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