当数据特征不明显、数据量少的时候，采用下面哪个模型？（)

A.逻辑回归

B.决策树

C.神经网络

D.支持向量机

A.多元线性回归模型

B.自适应回归模型

C.人工神经网络模型

D.支持向量机模型

A.逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类

B.以上都不正确

C.逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类

D.逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类，线性区别分析在数据原始空间进行分类

A.损失函数

B.是否有核技巧

C.是否支持多分类

D.其余选项皆错

A.逻辑斯蒂回归中所使用Sigmoid函数的输出形式是概率输出

B.逻辑斯蒂回归是一种非线性回归模型

C.在逻辑斯蒂回归中，输入数据特征加权累加值在接近−∞或+∞附近时，模型输出的概率值变化很大

D.在逻辑斯蒂回归中，能够实现数据特征加权累加

A.线性回归

B.逻辑回归

C.多项式回归

D.单一回归

A.线性回归分析

B.曲线估计

C.逻辑回归

D.以上都不对

A.交叉熵回归模型

B.对数几率回归(log-oddsregression)

C.最大后验估计回归模型

D.最大似然估计回归模型

A.A.Ada boosting

B.B.回归模型

C.C.神经网络

D.D.贝叶斯方法