标准正态分布的期望值μ和标准差σ分别为（）

A.寻求数据的基本结构
B.划分类型
C.数据化简
D.解释变量之间的因果关系

A.logistic回归的建模数据量不能太少，目标变量中每个类别所对应的样本数量要足够充分，才能支持建模。
B.logistic回归要排除共线性的影响。
C.logistic回归对噪声和异常值比较鲁棒。
D.logistic回归容易过拟合。

A.KNN算法是操作最为简单的分类算法
B.KNN算法的指导思想是“近朱者赤近墨者黑”
C.KNN算法的可解释性较差，无法给出科学的分类规则
D.KNN算法的计算量与数据量有关