管理數(shù)量方法與分析
- 時(shí)間序列分析中的偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）主要用于：2024-10-31
- 聚類分析中，層次聚類的算法包括凝聚的層次聚類和：2024-10-31
- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，下列哪個(gè)激活函數(shù)常用于隱藏層，以引入非線性？2024-10-31
- 支持向量機(jī)中，軟間隔分類允許：2024-10-31
- 時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，若數(shù)據(jù)存在明顯的趨勢(shì)性，可以選擇的模型是：2024-10-31
- 多元回歸分析中，若殘差圖中存在明顯的隨機(jī)分布，說明：2024-10-31
- 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，若模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上均表現(xiàn)較差，可能的原因是：2024-10-31
- 聚類分析中，DBSCAN算法中的ε表示：2024-10-31
- 在聚類分析中，K-means算法的目標(biāo)是最小化：2024-10-31
- 多元回歸分析中，若自變量之間存在高度相關(guān)性，會(huì)導(dǎo)致：2024-10-31
- 時(shí)間序列分析中的ARIMA模型主要用于處理：2024-10-31
- 在決策樹構(gòu)建過程中，選擇最優(yōu)分裂屬性的標(biāo)準(zhǔn)是：2024-10-31
- 時(shí)間序列分析中的自回歸模型（AR）主要用于：2024-10-31
- 聚類分析中，K-means算法的初始簇中心點(diǎn)選擇對(duì)結(jié)果有重要影響，常用的改進(jìn)方法是：2024-10-31
- 在假設(shè)檢驗(yàn)中，第一類錯(cuò)誤是指：2024-10-31
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Dropout技術(shù)主要用于：2024-10-31
- 決策樹算法中，若數(shù)據(jù)的特征值是類別型的，常用的分裂方法是：2024-10-31
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層主要用于處理：2024-10-31
- 在決策分析中，敏感性分析主要用于評(píng)估：2024-10-31
- 時(shí)間序列分析中的自相關(guān)函數(shù)（ACF）主要用于：2024-10-31