2、关于线性回归，以下说法错误的是（）

A.回归分析就是找出变量之间的数学表达式

B.一元线性回归问题处理的是两个变量之间的关系

C.一元线性回归问题是直线拟合问题

D.一元线性回归问题是曲线拟合问题

A.逻辑回归

B.线性回归

C.k-means

D.决策树

A.多元线性回归模型中包含两个或着两个以上的自变量

B.多元线性回归模型对应高维空间中的一个超平面

C.多元线性回归中的因变量和自变量是线性关系

D.多元线性回归模型可能对应一个曲面

A.k-means

B.线性回归

C.逻辑回归

D.密度聚类

A.逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题

B.线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求

C.逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求

D.线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。

A.逻辑回归

B.线性回归

C.k-means

D.Q学习算法

E.决策树

F.随机森林

A.支持向量机

B.线性回归

C.逻辑回归

D.K均值法

A.建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效。

B.它是一种非线性拟合方法。

C.线性回归方法容易理解，结果具有很好的可解释性，有利于决策分析。

D.算法精度与计算效率高，预测非常准确，算法简单、容易实现。

A.给定不重合的点，一定能找到回归直线

B.只要找到回归直线，y就一定与x线性相关

C.回归分析中r-square越大说明回归效果越好

D.r-square就是线性相关系数，因此取值在-1到1之间

A.Logistic 回归仅能解决二分类问题

B.Logistic 回归训练问题能采用梯度下降策略求解

C.Logistic 回归是一种有监督学习方法

D.Logistic 回归训练问题是凸优化问题