单选题 线性回归方法是假定条件属性和决策属性之间存在线性关系，然后通过训练数据拟合出一个( )方程，并使用该方程去预测未知的新实例。

单选题 模型参数（权重值）的描述，错误的说法是

单选题 回归分析中定义的( )

单选题 数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、( )、决策树、神经网络等

单选题 比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、( )、神经网络

单选题 集成学习，以下说法错误的是

单选题 马尔可夫预测模型是将时间序列看作一个过程，通过对事物不同状态的( )与状态之间转移概率的研究，确定状态变化趋势，预测事物的未来。

单选题 最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的( )之和最小。