以下哪些算法,可以用神经网络去构造()1.KNN2.线性回归3.对数几率回归

A．1和2

B．2和3

C．1,2和3

D．以上都不是

在线性回归中，哪些方法可以用于评估模型性能？（）在线性回归中，哪些方法可以用于评估模型性能？（）A.均方误差B.R平方C.准确率D.平均绝对误差

[单选题]对数几率回归(logisticsre gression)和一般回归分析有什么区别()A．对数几率回归是设计用来预测事件可能性的B．对数几率回归可以用来度量模型拟合程度C．对数几率回归可以用来估计回归系数D．以上所有

回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。A. 正确B. 错误

BP神经网络只能用于分类问题，不能用于回归问题。A. 对B. 错

以下哪些指标可以用来评估回归模型的性能?A. 混淆矩阵B. 均方误差(MSE)C. 平均绝对误差(MAE)D. 决定系数(R2)

[单选题]对于线性回归，我们应该有以下哪些假设()1.找到离群点很重要,因为线性回归对离群点很敏感2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布3.线性回归假设数据没有多重线性相关性A．1和2B．2和3C．1,2和3D．以上都不是

[单选题]在一元线性回归中，给出n对数据(xi，yi)，i=1，2…，n，若其回归方程为，则下述结论成立的有( )。A．总偏差平方和ST＝LyyB．归平方和SR＝bLxyC．残差平方和Se＝ST-SRD．残差平方和的自由度为n-1E．残差平方和Se＝ST-Sf

[单选题]在一元线性回归中，给出n对数据(xi，yi)，i=1，2，…，n，若其回归方程为bx，则下述结论不成立的有( )。A．总偏差平方和ST=LyyB．回归平方和SR=b×LxyC．残差平方和SE=ST-SRD．残差平方和的自由度为n-1

[单选题]在一元线性回归中，给出n对数据(xi，yi)，i=1，2，…，n，若其回归方程为bx，则下述结论成立的有( )。A．总离差平方和ST=LyyB．回归平方和SR=bLxyC．残差平方和SE=ST-SR)D．残差平方和的自由度为n-1E．残差平方和Se=ST-Sf

逻辑回归算法属于回归算法A. 对B. 错