机器学习面试题库：81-90题（9ay）
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选择正确的多项式次数在回归拟合中扮演重要角色，如果选择的次数太高，过拟合的可能性将大大提高。
假设有三个类（123），1:23、2:13、3:12共三种分法。有n个类就有n个1:rest模型。
Sigmoid函数用于转换输出结果，使之落在逻辑回归区间[0,1]内。
残差总是为正的，BD不正确。因此回归的残差之和一般情况总是大于为零，故而平均值也大于零。因为模型很少情况下做到完全拟合，A不正确。
单单R方不能表示变量显著性，因为每次加入一个特征值，R方都会上升或维持不变。但在“调整R方”的情况下这也有误（如果特征值显著的话，调整R方会上升）。
如果测试数据无干扰，则测试误差可能为零。换言之，如果测试数据是训练数据的典型代表，测试误差即为零，但这种情况并不总是出现。
相关系数的范围是[-1,1]，-1.09是不可能的。
逻辑回归是用于分类问题的。
为了检验连续变量的线性关系，散点图是最好的选择，可以看出一个变量如何关于另一个变量变化。散点图反映两个定量变量之间的关系。