关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（）

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  • 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可以实现结构风险最小化
  • D、SVM可以有效避免模型过拟合
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答案解析
以二项logit回归为例，其模型为：logit回归的目标函数是对数似然函数 L(w)，故A错误：通过梯度下降法或拟牛顿法最大化目标函数L(w)，从而估计模型参数w的值。朴素贝叶斯算法是最大化后验概率，贝叶斯公式即后验概率公式：P(θ) 是在没有数据支持下，θ 发生的概率：先验概率P(θ|x) 是在数据X的支持下，θ 发生的概率：后验概率p(x|θ) 是给定参数 θ 的概率分布：似然函数logit回归输出的是Y属于某一类的概率，也可以表示某事件发生的概率，B正确。SVM通过寻找使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面实现结构风险最小化，C正确。SVM通过减小惩罚参数C来避免过拟合，因为C越大，分类就越苛刻，越容易过拟合，D正确。
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