逻辑回归：随堂测验#
随堂测验！ 你必须至少答对 4 道题（共 5 题）才能通过本次测验。
请勿作弊！ 只有当你已经掌握本模块的全部内容之后，再开始作答本次测验。
下面进入正式的 5 道测验题，请完成全部题目后再统一对照答案。
第 1 题#
下列哪一项最能说明线性回归（Linear Regression）模型的输出不是一个好的概率预测值？
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A. 它对每个特征只有一个权重。
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B. 它只有一个输出值。
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C. 偏置参数会扭曲输出值。
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D. 它的预测值没有被限制在 0 到 1 之间。
第 2 题#
判断题：S 型（Sigmoid）函数永远不会输出 0，也不会输出 1。
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A. 正确（True）
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B. 错误（False）
第 3 题#
判断题：在训练逻辑回归模型时，应用正则化的重要性低于训练线性回归模型时的应用正则化。
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A. 正确（True）
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B. 错误（False）
第 4 题#
下列哪个选项正确地把线性回归与逻辑回归分别对应到了合适的损失函数？
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A. 线性回归：MSE / 逻辑回归：MSE
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B. 线性回归：MSE / 逻辑回归：MAE
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C. 线性回归：MSE / 逻辑回归：对数损失（Log Loss）
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D. 线性回归：对数损失（Log Loss） / 逻辑回归：MSE
第 5 题#
下列哪一种是对逻辑回归模型有效的正则化方法？
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A. Dropout 正则化
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B. Late stopping（晚停止）
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C. 提前停止（Early Stopping）
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D. 梯度下降（Gradient Descent）
完成本节内容后，你就已经掌握了逻辑回归模块的全部要点，建议继续学习第 3 讲：分类中的内容。