训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据

关于logit回归和SVM不正确的是()

A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率

B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率

C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化

D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合

A、p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 12.0px '.PingFang SC'} 拟合模型

B、数据样本

C、模型参数

D、样本和模型对应关系

为了判断和哪个模型更好地拟合了数据，我们不能使用的原因是

A、当0<y> <1时， src="http://static.jiandati.com/de8942d-chaoxing2016-501606.png">会是负数

B、在这两个模型中，SST的单位不一样

C、在对数线性模型中，斜率系数的含义发生了变化

D、在对数线性模型中，可能会大于1

AIC值愈大，则该模型拟合愈好。 ()

用数学的方法，以数学模型模拟(或拟合)生态数据的空间分布及其区域性变化趋势的方法，称为（ ），是生态评价的方法之一。

如果建立模型的目的是进行预测，只要模型的拟合优度较高，并且解释变量的相关类型在预测期内保持不变，则可以忽略多重共线性的问题()。

用数学的方法，以数学模型模拟(或拟合)生态数据的空间分布及其区域性变化趋势的方法，称为( )，是生态评价的方法之一。

A．趋势面分析

B．生产力评价法

C．系统分析法

D．质量指标法