以下关于回归的说法中，不正确的是（)。

A.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习

B.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型

C.在分类模型中，学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间

D.在回归分析中，学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间

A.聚类分析

B.分类分析

C.回归分析

D.关联分析

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

A.决定系数测度回归模型对样本数据的拟合程度

B.决定系数等于1，说明回归模型可以解释因变量的所有变化

C.决定系数取值越大，回归模型的拟合效果越差

D.决定系数取值在[0，1]之间

E.如果决定系数等于1，所有观测点都会落在回归直线上

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

A.时间序列模型

B.一元回归模型和多元回归模型

C.线性回归模型和非线性回归模型

D.普通回归模型和虚拟变量回归模型

A.相关分析，判断是否相关

B.拟合曲线(最小二乘法)

C.给出拟合曲线的方程式

D.判断拟合的合理性

A.DOE的数据获得是主动行为，而非直接使用历史数据

B.DOE的实验条件不局限于现有的生产条件

C.DOE的数据处理完全不需要使用方差分析和回归分析

D.DOE的数据处理仍需使用方差分析和回归分析

A.可用于分类

B.可用于回归

C.可用于分类和回归

D.以上都不对