题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
题目选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的（）
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
答案
A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
答案
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题目内容
（请给出正确答案）
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
答案
A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型
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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.以上答案都不正确
A.如何选择下降的方向
B.如何确定步长
C.何时停止运动
D.何时开始运动
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
本题需要使用1993年的数据，尽管你仍需要首先获得谋杀率的滞后值mrdrte-1.
(i) 将mrd rte对exec和une lTY进行回归。exec的系数和：统计量是多少？这一回归能为死刑的震慑作用提供什么证据吗？
(ii)1993年得克萨斯州报告的死刑人数有多少？(实际上，这是当年和过去两年死刑人数之和。)这个人数与其他州相比如何？在第(i)部分的回归中增加表示得克萨斯州的虚拟变量。它的t统计量异常之大吗？由此看来，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？
(iii)在第(i)部分的回归中增加谋杀率的滞后变量。
及其统计显著性又有何变化？
(iv)在第(ii)部分的回归中，得克萨斯看上去是“异常数据”吗？在回归中去掉得克萨斯对有何影响？
A.增加自变量后，模型包含的信息量增多，多重判定系数会随着自变量的增加而无限变大
B.增加自变量后，模型的预测误差会变小，从而减少残差平方和，此时回归平方和会变大
C.增加自变量后，各个自变量之前的相关关系更加紧密
D.增加自变量后，能使得所有自变量的系数显著
