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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。

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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

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)小于0.5时,预测 y=-1
D. σ(z)的范围为(0,1)

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

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。