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[单选题]
下面对回归和分类的描述不正确的是（）
A.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型
B.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
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.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习
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B.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
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.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习
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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.线性回归分析是一种浅层学习方法
B.K-means聚类是一种浅层学习方法
C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法
D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射
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
B.提升算法基于概率近似正确(probably approximately correct, PAC)理论，即如果已经发现了“弱学习算法”，可将其提升(boosting)为“强学习算法”
C.提升算法将若干个弱分类器(weak classifiers)组合起来，形成一个强分类器(strong classifier)
D.提升算法在每一轮迭代学习中均会更改每个数据的权重
A.可以通过设置IP报文头部的QoS参数信息，来告知网络节点它的QoS需求
B.报文传播路径上的各个设备，都可以通过对IP报文头的分析来获知报文的服务需求类别
C.在实施DiffServ 时，下游路由器必须要对报文进行分类
D.Diff Serv是一种基于报文的QoS解决方案
