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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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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
A、最小二乘问题
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
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.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
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?
(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。