题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
对于线性回归模型，L2正则化方法是指（)。
A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
F.逻辑回归
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A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
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更多“对于线性回归模型，L2正则化方法是指()。”相关的问题
A.L1,L2正则项不能作用在损失函数之上
B.L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型
C.加上L2正则项后,无法使用梯度下降算法迭代参数值
D.L1正则项有利于增强模型的泛化能力
A.L2正则化可以做特征选择
B.L1和L2正则化均可做特征选择
C.L1正则化可以做特征选择
D.L1和L2正则化均不可做特征选择
A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C.为了防止过拟合可以使用Dropout
D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
A．－1≤R≤1 B．0≤R≤1
C．－1≤R≤0 D．0＜R＜1
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
,如果是一元线性回归，则临界值直接取为
,这里的参数
的含义为：A.
为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为样本容量
B.为显著性水平，k为样本容量，n为回归模型中自变量的个数
C.为显著性水平，k为回归模型中自变量的次数，n为样本容量
D.为显著性水平，k为回归模型中自变量的个数，n为回归模型中自变量的次数
A．检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题
B．建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的
C．求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的
D．为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法
E．当SR、SE、fA、fE已知，对于给定的显著性水平α，当F＜F1-α(fR，fE)时，认为回归方程显著，即是有意义的
