A.逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率
B.线性回归假设特征和结果满足线性关系，每个特征都有一个参数，也就是它的影响力
C.线性回归主要用来解决连续值预测的问题
D.只有一个自变量的情况叫做简单回归，单个自变量情况的叫做多元回归
第4题
A.线性回归
B.岭回归
C.Lasso
D.逻辑回归
第5题
A.K最近邻(KNN)算法不适用于分类变量和连续变量
B.K最近邻(KNN)算法可用于分类问题和回归问题
C.决策树适用于分类变量和连续变量
D.决策树用于解决分类和回归问题
第6题
A.CART
B.ID3
C.C4.5
D.随机森林
第7题
A.回归和分类算法均属于有监督学习
B.有监督学习是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务
C.主成分、聚类、决策树是无监督学习
D.对于监督学习中的分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距
第8题
A.提供了将学习结果决策树到等价规则集的转换功能
B.不能用于数值计算
C.模型直观清晰，分类规则易于解释
D.解决了连续数据值的学习问题
第10题
A.不能用于数值计算
B.提供了将学习结果决策树到等价规则集的转换功能
第11题
A.回归的输出是连续数值
B.分类的输出是离散的类别值
C.回归的输出是离散的类别值
D.分类的输出是连续数值
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THE END