当前位置: 首页 > news >正文

机器学习课后习题 --- 逻辑回归

(一)单选题

1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求:
A:二分类问题                                                   B:多分类问题
C:回归问题                                                      D:聚类问题
 

2.以下关于分类问题的说法错误的是? 
A:分类属于监督学习
B:分类问题输入属性必须是离散的
C:多分类问题可以被拆分为多个二分类问题
D:回归问题在一定条件下可被转化为多分类问题
 

3.以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是()
 A:逻辑回归用于处理分类问题,线性回归用于处理回归问题
B:线性回归要求输入输出值呈线性关系,逻辑回归不要求
C:逻辑回归一般要求变量服从正态分布,线性回归一般不要求                                                       D:线性回归计算方法一般是最小二乘法,逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。
 
4.以下关于sigmoid函数的优点说法错误的是?
A:函数处处连续,便于求导
B:可以用于处理二分类问题
C:在深层次神经网络反馈传输中,不易出现梯度消失
D:可以压缩数据值到[0,1]之间,便于后续处理
 

5.逻辑回归的损失函数是哪个?
A:MSE                                         B:交叉熵(Cross-Entropy)损失函数
C:MAE                                         D:RMSE
 

6.下面哪一项不是Sigmoid的特点?
A:当σ(z)大于等于0.5时,预测 y=1
B:当σ(z)小于0.5时,预测 y=0
C:当σ(z)大于0.5时,预测 y=-1
D:σ(z)的范围为(0,1)
 

7.下列哪一项不是逻辑回归的优点?
A:处理非线性数据较容易
B:模型形式简单
C:资源占用少
D:可解释性好
 

8.假设有三类数据,用OVR方法需要分类几次才能完成?
A:1
B:2
C:3
D:4
 

9.以下哪些不是二分类问题?
A:根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性?
B:或者根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约?
C:身高1.85m,体重100kg的男人穿什么尺码的T恤
D:根据一个人的身高和体重判断他(她)的性别。
 

10.逻辑回归通常采用哪种正则化方式?
 A:Elastic Net
B:L1正则化
C:L2正则化
D:Dropout正则化
 

11.假设使用逻辑回归进行多类别分类,使用 OVR 分类法。下列说法正确的是?
A:对于 n 类别,需要训练 n 个模型
B:对于 n 类别,需要训练 n-1 个模型
C:对于 n 类别,只需要训练 1 个模型
D:以上说法都不对
 

12.你正在训练一个分类逻辑回归模型。以下哪项陈述是正确的?选出所有正确项
A:将正则化引入到模型中,总是能在训练集上获得相同或更好的性能
B:在模型中添加许多新特性有助于防止训练集过度拟合
C:将正则化引入到模型中,对于训练集中没有的样本,总是可以获得相同或更好的性能
D:向模型中添加新特征总是会在训练集上获得相同或更好的性能
 

(二)多选题

1.以下哪项陈述是正确的?选出所有正确项( )
A:在构建学习算法的第一个版本之前,花大量时间收集大量数据是一个好主意。
B:逻辑回归使用了Sigmoid激活函数
C:使用一个非常大的训练集使得模型不太可能过拟合训练数据。
D:如果您的模型拟合训练集,那么获取更多数据可能会有帮助。
 

2.下面哪些是分类算法?
A:根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性?
B:根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约?
C:身高1.85m,体重100kg的男人穿什么尺码的T恤?
D:根据房屋大小、卫生间数量等特征预估房价
 

(三)判断题

1.逻辑回归的激活函数是Sigmoid。
 答案: 【正确】

2.逻辑回归分类的精度不够高,因此在业界很少用到这个算法
答案: 【错误】

3.Sigmoid函数的范围是(-1,1)
答案: 【错误】

4.逻辑回归的特征一定是离散的。
答案: 【错误】

5.逻辑回归算法资源占用小,尤其是内存。
答案: 【正确】

6.逻辑回归的损失函数是交叉熵损失
答案: 【正确】
 

相关文章:

机器学习课后习题 --- 逻辑回归

(一)单选题 1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求: A:二分类问题 …...

软件设计师学习笔记9-进程调度

目录 1. PV操作 1.1进程的同步与互斥 1.1.1互斥 1.1.2同步 1.2 PV操作 1.2.1信号量 1.2.2 PV操作的概念 2.信号量与PV操作 2.1 PV操作与互斥模型 2.2 PV操作与同步模型 2.3 互斥与同步模型结合 3.前趋图与PV操作 1. PV操作 1.1进程的同步与互斥 1.1.1互斥 互斥&…...

09:STM32-------USART串口通信+串口数据包

目录 一:串口协议 1:通信接口 2:串口通信 3:硬件电路 4:电平标准 5:串口参数及其时序 二:USART介绍 1:简历 2:USART框图 3:USART的基本结构 4:数据帧 5: 波特率发生器 6:数据模式 三:案例 A:串口发送--单发送 1:连接图 2:函数介绍 3:代码 B:串口发送接收 1…...

“安全即服务”为网络安全推开一道门

8月30日,三六零(下称“360”)集团发布了2023年半年报,其中安全业务第二季度收入6.54亿元,同比增长98.76%,环比增长157.16%,安全第二增长曲线已完全成型!特别值得一提的是&#xff0c…...

vue3的生命周期

1.vue3生命周期官方流程图 2.vue3中的选项式生命周期 vue3中的选项式生命周期钩子基本与vue2中的大体相同,它们都是定义在 vue实例的对象参数中的函数,它们在vue中实例的生命周期的不同阶段被调用。生命周期函数钩子会在我们的实例挂载,更新…...

[E2E Test] Python Behave Selenium 一文学会自动化测试

前言 本文将使用Python Behave与Selenium,和同学们一起认识自动化测试,并附上完整的实践教程。 项目源码已上传:CSDN 郭麻花 Azure Repo python-behave-selenium 核心概念 1. 什么是E2E Test E2E即End-to-end,意思是从头到尾…...

Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering

本文是LLM系列文章,针对《Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering》的翻译。 多文档问答中的知识图谱提示 摘要1 引言2 符号3 知识图谱构建4 LM引导的图形遍历器5 实验6 相关工作7 结论 摘要 大型语言模型的“预训练、提示、预测”范式…...

ElMessageBox.prompt 点击确认校验成功后关闭

ElMessageBox.prompt(, 验证取货码, {inputPattern: /^.{1,20}$/,inputErrorMessage: 请输入取货码,inputPlaceholder: 请输入取货码,beforeClose: (action, instance, done) > {if (action confirm) {if (instance.inputValue) {let flag false;if (flag) {done()} else …...

调整Windows11桌面图标间隔

调整Windows11桌面图标间隔 WinR 快捷键如何使用 在Windows系统中,通过 WinR 的快捷键可以快速打开Windows系统的“运行”窗口,然后在这里输入相应的命令就可以快速执行指定的任务。 具体的操作方法是,同时按下键盘上的Windows键和R键即可。…...

Spring最佳实践: 构建高效可维护的Java应用程序

🌷🍁 博主猫头虎(🐅🐾)带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 🐳 《面试题大全专栏》 🦕 文章图文…...

stable diffusion webui中的sampler

Stable Diffusion-采样器篇 - 知乎采样器:Stable Diffusion的webUI中,提供了大量的采样器供我们选择,例如Eular a, Heum,DDIM等,不同的采样器之间究竟有什么区别,在操作时又该如何进行选择&…...

MySQL表的内连和外连

文章目录 MySQL表的内连和外连1. 内连接(1) 显示SMITH的名字和部门名称 2. 外连接2.1 左外连接(1) 查询所有学生的成绩,如果这个学生没有成绩,也要将学生的个人信息显示出来 2.2 右外连接(1) 对stu表和exam表联合查询,把所有的成绩都显示出来…...

StatefulSets In K8s

摘要 StatefulSets是Kubernetes的一种资源对象,用于管理有状态应用程序的部署。与Deployment不同,StatefulSets保证应用程序的有序部署和有状态的维护,确保每个Pod都有唯一的标识和稳定的网络标识。这些特性使得StatefulSets非常适合部署需要…...

leetcode刷题笔记——单调栈

1.模板&#xff1a; stack<int> st; for(int i 0; i < nums.size(); i){while(!st.empty() && st.top() > nums[i]){st.pop();//计算、存放结果}st.push(nums[i]); }2.注意事项&#xff1a;需要注意单调栈中stack存放元素为nums数组的『下标』还是nums数…...

关于 ogbg-molhi数据集的个人解析

cs224w_colab2.py这个图属性预测到底咋预测的 dataset.meta_info.T Out[2]: num tasks 1 eval metric rocauc download_name …...

RabbitMQ:hello结构

1.在Linux环境上面装入rabbitMQ doker-compose.yml version: "3.1" services:rabbitmq:image: daocloud.io/library/rabbitmq:managementrestart: alwayscontainer_name: rabbitmqports:- 6786:5672- 16786:15672volumes:- ./data:/var/lib/rabbitmq doker-compos…...

SpringBoot整合Redis 并 展示使用方法

步骤 引入依赖配置数据库参数编写配置类构造RedisTemplate创建测试类测试 1.引入依赖 不写版本号&#xff0c;也是可以的 在pom中引入 <!--redis配置--> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-…...

js中如何实现字符串去重?

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 使用 Set 数据结构⭐ 使用循环遍历⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅&#xff01;这个专栏是为那些对Web开发感…...

Axure RP仿QQ音乐app高保真原型图交互模板源文件

Axure RP仿QQ音乐app高保真原型图交互模板源文件。本套素材模板的机型选择华为的mate30&#xff0c;在尺寸和风格方面&#xff0c;采用标准化制作方案&#xff0c;这样做出来的原型图模板显示效果非常优秀。 原型中使用大量的动态面板、中继器、母版&#xff0c;涵盖Axure中技…...

2023牛客暑假多校第四场(补题向题解:J)

终于有时间来慢慢补补题了 J Qu’est-ce Que C’est? 作为队内的dp手&#xff0c;赛时想了好久&#xff0c;等学弟学妹都出了还是不会&#xff0c;羞愧&#xff0c;还好最终队友做出来了。 链接J Qu’est-ce Que C’est? 题意 长度为 n n n 的数组 a a a&#xff0c;每…...

Open-Meteo:高性能开源天气API架构深度解析与技术实践

Open-Meteo&#xff1a;高性能开源天气API架构深度解析与技术实践 【免费下载链接】open-meteo Free Weather Forecast API for non-commercial use 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-meteo 技术痛点与解决方案定位 传统天气数据服务面临三大技术…...

ARM架构TRFCR_EL2寄存器解析与虚拟化调试应用

1. ARM架构TRFCR_EL2寄存器深度解析在ARMv8/v9体系结构中&#xff0c;TRFCR_EL2&#xff08;Trace Filter Control Register at EL2&#xff09;是一个关键的系统寄存器&#xff0c;专门用于管理EL2&#xff08;Hypervisor&#xff09;级别的追踪过滤行为。这个寄存器在虚拟化环…...

STC8H高级PWM实战:用呼吸灯搞懂定时器配置,附完整代码和寄存器详解

STC8H高级PWM实战&#xff1a;从寄存器到呼吸灯的完整设计指南 在嵌入式开发领域&#xff0c;PWM&#xff08;脉冲宽度调制&#xff09;技术就像一位无声的魔术师&#xff0c;通过精确控制脉冲的宽度&#xff0c;它能让我们手中的LED灯实现从完全熄灭到最亮之间的任意亮度变化…...

VMware macOS解锁神器:Unlocker 3.0终极完整指南

VMware macOS解锁神器&#xff1a;Unlocker 3.0终极完整指南 【免费下载链接】unlocker VMware Workstation macOS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unloc/unlocker 想要在Windows或Linux电脑上体验macOS系统&#xff0c;却苦于VMware默认不支持苹果系统&…...

构建思想知识图谱:NLP与Elasticsearch在结构化资料库中的应用

1. 项目概述与核心价值最近在整理一些历史资料和思想研究时&#xff0c;我接触到了一个名为“mao-zedong-perspective”的项目。这个项目名直译过来就是“毛泽东视角”&#xff0c;它并非一个传统的软件应用&#xff0c;而更像是一个数字化的思想资料库或研究框架。作为一名长期…...

BoxLite-AI:开箱即用的轻量级AI应用容器部署与优化指南

1. 项目概述&#xff1a;BoxLite-AI 是什么&#xff0c;以及它解决了什么问题 最近在折腾本地大模型部署和轻量化应用时&#xff0c;发现了一个挺有意思的项目&#xff0c;叫 BoxLite-AI。乍一看这个名字&#xff0c;可能会联想到“盒子”和“轻量”&#xff0c;没错&#xff0…...

开源APM探针bee-apm:无侵入式Java应用性能监控与链路追踪实战

1. 项目概述&#xff1a;从“蜜蜂”视角重新审视应用性能在分布式系统和微服务架构成为主流的今天&#xff0c;一个用户请求的背后&#xff0c;可能串联着十几个甚至几十个不同的服务。当线上出现一个性能瓶颈或一个诡异的错误时&#xff0c;定位问题的过程就像在漆黑的迷宫里寻…...

基于Milvus混合检索与Java SpringBoot的全栈实现

阿里云有数千份产品文档&#xff0c;腾讯云有上万页技术规格&#xff0c;华为云的价格清单每天都在更新&#xff0c;开发者如何在浩如烟海的资料中&#xff0c;3秒内找到“ECS g6.2xlarge在华东区的按量计费价格”&#xff1f;传统关键词搜索解决不了语义理解&#xff0c;纯向量…...

面试时被问“你的缺点是什么”,这样回答反而加分

面试中&#xff0c;当面试官看似随意地问出“你的缺点是什么”时&#xff0c;空气往往会突然安静几秒。对软件测试工程师而言&#xff0c;这个问题尤其微妙——我们每天都在和“找茬”打交道&#xff0c;对缺陷和风险有着本能的敏感。然而&#xff0c;面试官抛出这个问题&#…...

GPT-Image-2 老是生成失败?完整排查和修复指南,5 个真根因逐个击破

GPT-Image-2 老是生成失败&#xff1f;完整排查和修复指南&#xff0c;5 个真根因逐个击破GPT-Image-2 的处理时间比文字模型长很多——高质量 1024px 需要 145-280 秒。大多数所谓的"生成失败"其实不是模型问题&#xff0c;而是网络链路&#xff08;CDN、反代、SDK&…...