管理数量方法与分析
- 假设检验中，第一类错误是指：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降维处理时，主要保留的是数据中的：2024-10-31
- 决策树算法中，用于衡量特征重要性的指标是：2024-10-31
- 多元线性回归分析中，若残差图中存在明显的漏斗形或喇叭形图案，且随着自变量的增大而增大（或减小），可能表明：2024-10-31
- 多元回归分析中，如果自变量之间存在高度共线性，会导致：2024-10-31
- 在预测分析中，时间序列方法主要依据的是：2024-10-31
- 聚类分析中，K-means算法的收敛条件是：2024-10-31
- 假设检验中，拒绝原假设的依据是：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降维处理时，通常保留的是数据中的：2024-10-31
- 在神经网络训练中，学习率的选择对模型性能有重要影响。学习率过低可能导致：2024-10-31
- 决策分析中，蒙特卡洛模拟的基本步骤不包括：2024-10-31
- 在神经网络中，激活函数ReLU的主要优点是：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降维时，第一主成分对应的是：2024-10-31
- 决策树算法中，信息增益比用于：2024-10-31
- 在回归分析中，如果增加一个与因变量相关的自变量，通常会导致：2024-10-31
- 在支持向量机中，软间隔分类允许：2024-10-31
- 多元线性回归分析中，若模型存在异方差性，可能导致：2024-10-31
- 决策树算法中，剪枝策略的主要目的是：2024-10-31
- 在假设检验中，若P值大于显著性水平α，则：2024-10-31
- 时间序列预测中，若数据是平稳的且存在自相关性，可以选择的模型是：2024-10-31