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
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
相关考题：
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
设总体X在区间（2, 2θ)上服从均匀分布，参数θ＞1未知，从总体中抽取容量为10的简单随机样本，已知样本均值为5.66，样本最大值为8.72，样本最小值为2.24，则以下选项正确的是A．似然函数为θ的单调减函数.B．θ的极大似然估计值为4.36.C．似然函数为θ的单调增函数.D．似然函数为θ的先增后减函数.E．θ的极大似然估计值为8.72.F．θ的极大似然估计值为2.83.G．θ的极大似然估计值为1.12.
下列关于极大似然估计的描述正确的是（）A．若有未知参数 a ， 在 a 的全部可能取值中使样本观察值出现概率最大的那个值作为 a 的极大似然估计B．极大似然估计总体分布的函数形式可以未知C．极大似然估计是求总体分布参数估计的另一常用方法D．似然函数可以用L（p）表示。
对于自回归条件异方差模型（ARCH），通常采用的估计方法是A．最小二乘法 B．广义最小二乘法C．极大似然估计法D．岭回归方法