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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目在线性回归中,我们学习了求解代价函数最小值的方法,下列那两种方法可以求解()

A.梯度下降算法和特殊方程

B.梯度下降算法和正规方程

C.梯度下降算法和特殊矩阵

D.梯度下降算法和正规矩阵

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B、梯度下降算法和正规方程

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第1题
下列关于线性回归和逻辑回归,说法不正确的是()。

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

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第2题
在线性回归中,一般要求样本量数目要达到自变量个数的()以上

A.6倍

B.7倍

C.8倍

D.10倍

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第3题
在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的()之和最小。

A.欧式距离

B.城市距离

C.余弦距离

D.马氏距离

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第4题
在多重线性回归中,若对某个自变量的值都增加一个常数,则相应地偏回归系数()。

A.不变

B.增加相同的常数

C.减少相同的常数

D.增加但数值不定

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第5题
在多重线性回归中,若对某个自变量的值都乘以一个相同的常数k,则相应地偏回归系数()。

A.不变

B.都变为1/k倍

C.变为原来的k倍

D.改变,但数值不定

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第6题
多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的()。

A.自变量

B.系数

C.因变量

D.误差

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第7题
一元线性回归中,反应X对Y影响的显著性大小的参数是()。

A.判定系数

B.相关系数

C.斜率的检验统计量

D.斜率的大小

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第8题
在多元线性回归中,加入自变量时会使多重判定系数变大的原因是()。

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

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第9题
工程优化设计问题的数学本质是求解()的极限值

A.多变量非线性

B.多变量线性函数

C.少变量非线性函数

D.多常量线性函数

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第10题
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.以上答案都不正确

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第11题
利用VOLAT.RAW中的数据。 (i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四
利用VOLAT.RAW中的数据。 (i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四

利用VOLAT.RAW中的数据。

(i)证实sp500=log(sp500)和lip=log(ip)看来都包含了单位根。利用含四阶滞后变化的DF检验,在含和不含线性时间趋势的情况下分别进行检验。

(ii)做1sp500对lip的简单回归。评论:统计量和R的大小。

(iii)利用第(ii)部分的残差检验Isp500和lip是否协整。利用标准的DF检验和包含两阶滞后的ADF检验。你得到什么结论?

(iv)在第(ii)部分的回归中添加一个线性时间趋势,并利用第(iii)部分同样的检验来检验协整关系。

(v)看来股票价格与真实经济活动之间有长期均衡关系吗?

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