回归预测的目标函数是离散值，分类预测的目标函数是连续值。（判断）

回归预测的目标函数是离散值，分类预测的目标函数是连续值。（判断）

参考答案和解析
对

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以下关于预测和分类的表述,错误的是() A、预测和分类都需要构建模型B、预测和分类都用模型来估计未知值C、预测和分类当中主要的估计方法是回归分析D、预测和分类主要是用来估计连续值
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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
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目标函数指系统目标的数学描述,线性规划的目标函数是求系统的极值,下面不属于目标函数的是()。 A、产值B、利润C、效率极大值D、成本费用
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()损失函数是目标与预测之间的欧式距离。
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关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( ) A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
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（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降
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饱和市场需要使用的预测方法是：（）。A、等增量预测B、相关回归预测C、曲线拟合方法D、龚帕兹函数预测
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从功效函数图中，可获得的信息是（）A、特异性B、假失控概率C、在控预测值D、失控预测值E、效率
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目标规划总是追求目标函数的（）值。
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求最小值问题的目标函数值是各分支函数值的下界。
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目标函数极大化（MAX型）的指派问题，是将目标函数乘以“－1”化为求最小值，再用匈牙利法求解。
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分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
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分类和回归都可用于预测，前者输出的是连续数值，后者则输出离散值。
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以下对约束问题的最优值f（X*）叙述正确的是（）。A、不定是目标函数的自然最小值B、一定是目标函数的自然最小值C、是在约束条件限定下的最小值D、是在约束条件限定的可行域内的最小值E、是目标函数可行域内的最小值
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（），是回归分析预测法的一个基本步骤。A、确定自变量和因变量，并判断其相关类型B、确定预测值C、确定观察值D、确定预测值与观察值之间的比例
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多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。A、预测自变量B、预测因变量Y取某个值的概率πC、预测风险函数hD、筛选影响因素（自变量）
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以下关于回归的说法中，不正确的是（）。A、回归是一种预测建模任务B、回归的目标属性是离散的C、回归是根据历史数据拟合以函数将属性集映射到相应的值集D、回归也是一种分类
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判断题分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。A对B错
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判断题最优化控制就是在一定的约束条件下,选择一个表征过程的控制函数,再确定一个最佳的目标函数,以使目标函数取极大值或极小值A对B错
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单选题以下关于回归的说法中，不正确的是（）。A回归是一种预测建模任务B回归的目标属性是离散的C回归是根据历史数据拟合以函数将属性集映射到相应的值集D回归也是一种分类
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判断题求最小值问题的目标函数值是各分支函数值的下界。A对B错
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多选题以下对约束问题的最优值f（X*）叙述正确的是（）。A不定是目标函数的自然最小值B一定是目标函数的自然最小值C是在约束条件限定下的最小值D是在约束条件限定的可行域内的最小值E是目标函数可行域内的最小值
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单选题饱和市场需要使用的预测方法是：（）。A等增量预测B相关回归预测C曲线拟合方法D龚帕兹函数预测
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单选题（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A损失函数B优化函数C反向传播D梯度下降
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判断题目标函数极大化（MAX型）的指派问题，是将目标函数乘以“－1”化为求最小值，再用匈牙利法求解。A对B错
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单选题从功效函数图中，可获得的信息是（）A特异性B假失控概率C在控预测值D失控预测值E效率
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填空题目标规划总是追求目标函数的（）值。
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判断题分类和回归都可用于预测，前者输出的是连续数值，后者则输出离散值。A对B错
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