管理數(shù)量方法與分析
- 在PCA中，主成分是通過最大化什么來確定的？2024-10-31
- 下列哪一項(xiàng)不是時(shí)間序列分析的主要目的？2024-10-31
- 在回歸分析中，如果增加一個(gè)新的解釋變量后，調(diào)整后的R2值變小了，這說明：2024-10-31
- 在假設(shè)檢驗(yàn)中，P值小于顯著性水平時(shí)，我們：2024-10-31
- 下列哪個(gè)是衡量分類模型性能的指標(biāo)？2024-10-31
- 在決策樹中，剪枝的目的是為了：2024-10-31
- 時(shí)間序列分析中的偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）主要用于描述：2024-10-31
- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的選擇通常取決于：2024-10-31
- 下列哪個(gè)不是聚類算法？2024-10-31
- 在多元線性回歸中，如果兩個(gè)自變量完全相關(guān)，會(huì)導(dǎo)致：2024-10-31
- 在隨機(jī)森林算法中，每棵樹都是在：2024-10-31
- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，反向傳播算法主要用于：2024-10-31
- 在假設(shè)檢驗(yàn)中，原假設(shè)通常表示為：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降維時(shí)，主要保留的是：2024-10-31
- 支持向量機(jī)中，核技巧的主要作用是：2024-10-31
- 在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，移動(dòng)平均法主要適用于：2024-10-31
- 多元回歸分析中，如果自變量之間存在多重共線性，可以采取的措施是：2024-10-31
- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，為了防止過擬合，通常采取的措施是：2024-10-31
- 支持向量機(jī)中，線性可分情況下，最優(yōu)分類面是：2024-10-31
- 假設(shè)檢驗(yàn)中，P值小于顯著性水平時(shí)，我們：2024-10-31