A.邏輯回歸是一種監督機器學習算法

B.邏輯回歸主要用于回歸分析

C.邏輯回歸采用Sigmoid函數對樣本數據進行擬合，以構建回歸模型

D.邏輯回歸預測事件發生的概率并分析導致事件發生的因素

A.邏輯回歸是一種監督機器學習算法

B.邏輯回歸主要用于回歸分析

C.邏輯回歸采用Sigmod國數對樣本數據進行擬合，以構建回歸模型

D.邏輯回歸預測事件發生的微率并分析導致事件發生的因素

A.應用深度學習的卷積神經網絡對網絡故障圖像進行自動分類

B.錯誤，強化學習雖是先進的人工智能方法，但它屬于一種無監督或半監督的學習方式，主要關注于決策過程而非基于標記數據的預測。

C.通過聚類分析識別高價值用戶群體

D.借助隨機森林算法預測未來一周的網絡流量峰值

E.利用邏輯回歸模型預測特定區域的新

A.RiskCalc模型

B.風險中性定價模型

C.redit Monitor模型

D.死亡率模型

E.邏輯回歸模型

A.大數據分析技術將風險控制從以主觀判斷和經驗作為主要決策依據的半人工管理模式，轉變為以機器學習為主、數據作為決策依據的智慧經營模式

B.云平臺、物聯網和人工智能改變了業務處理和基礎設施部署的方式，大大降低了銀行的業務運營成本和IT投入

C.區塊鏈將現有銀行體系的基礎制度和交易規則固化在底層協議中，優化服務流程，大幅降低風險管理和業務經營成本，有效提升各企業運營效率

D.利用大數據、人工智能等新技術，實現從管控風險向經營風險、經營客戶的前置轉變

A．邏輯回歸模型

B．RiskCalc模型

C．redit Metrics模型

D．風險中性模型

E．死亡率模型

A．RiskCalc模型

B．風險中性模型

C．redit Monitor模型

D．死亡率模型

E．邏輯回歸模型

A.建立各類風險計量模型的原理、邏輯和模型函數是否正確合理

B.是否積累足夠的經驗的歷史數據

C.是否建立對管理體系、業務、產品發生重大變化，以及其他突發事件的例外安排

D.對風險計量目標、方法、結果的制定、報告體系是否健全

E.風險管理人員是否充分理解模型設計原理，并充分應用其結果

A.建立各類風險計量模型的原理、邏輯和模型函數是否正確合理

B.是否積累足夠的經驗的歷史數據

C.是否建立對管理體系、業務、產品發生重大變化，以及其他突發事件的例外安排

D.對風險計量目標、方法、結果的制定、報告體系是否健全

E.風險管理人員是否充分理解模型設計原理，并充分應用其結果