阈值移动只影响对新数据分类时模型如何做出决策。

判断题Logistic回归能做分类预测的关键就是利用Tanh函数将线性回归结果映射到（0，1）范围内，进而得到各类别的概率值，从而实现类别分类的目的。

判断题岭回归和Lasso回归都是Elastic Net模型的特例。

判断题岭回归方法是基于最小二乘估计法提出的一种有偏估计方法，是对最小二乘估计法的一种改良。

多项选择题K-均值聚类方法效率高，结果易于理解，但也有（）缺点。

A.需要事先指定簇个数k
B.只能对数值数据进行处理
C.只能保证是局部最优，而不一定是全局最优
D.对噪声和孤立点数据敏感

多项选择题层次聚类分析常用的函数有（）。

A.hclust（）
B.cutree（）
C.rect.hclust（）
D.ctree（）