题目内容
（请给出正确答案）
A.第一个 w2 成了 0，接着 w1 也成了
B.第一个 w1 成了 0，接着 w2 也成了 0
C.w1 和 w2 同时成了 0
D.即使在 C 成为大值之后，w1 和 w2 都不能成 0
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更多“假设你被给到以下数据，你想要在给定的两个类别中使用 logi…”相关的问题
A.针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率。
B.直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题。
C.模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。
D.逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型
附件给出了中国商品进口额
、国内生产总值
、居民消费价格指数
。请考虑下列模型：
. (1)利用数据估计此模型的参数。 (2)你认为数据中存在多重共线性吗？ (3)进行以下回归：
根据这些回归你能对多重共线性的性质有什么认识？ (4)假设经检验数据有多重共线性，但模型中
和
在
的水平上显著，并且
检验也显著，你对此模型的应用有何建议？
，
，
。若取阈值p=0.6，以下各组自变量
的数据中，哪一组将在预测时判定y=1 （）
A.（0，2）
B.（2，0）
C.（1，1）
D.（0，0）
A.Logistic回归实际上是一种分类算法。
B.Logistic回归通常用于处理多分类问题。
C.Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵，并且采用梯度下降法调整其中的参数。
D.Logistic回归属于线性回归模型。
假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项，哪些是对作为评估标准的log-loss的正确解释。
A.如果一个分类器对不正确的分类很自信，log-loss会严重的批评它
B.对一个特别的观察而言，分类器为正确的类别分配非常小的概率，然后对log-loss的相应分布会非常大
C.log-loss越低，模型越好
D.以上都是
考虑如下模型
它表示一个线性回归模型吗？若否，你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型？你如何解释由此得到的模型？在什么情况下，这种模型比较合适？
假使你估计以下回归：
，其中Y=产出，L=劳动投入，K=资本投入，而△为一阶差分运算子。你怎样解释此模型中的β1，可否把它解释为技术变化的一个估计值？说明你的理由。
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如搜索结果不匹配，请 
，若有样本点
，
，如两个值对应的因变量都被预测为0，则阈值可能为（）
，它的预测结果为
。预测结果的含义是
的估计值为0.4
的估计值为0.4
，若有样本点
，则
的概率为（）
