管理数量方法与分析
- 下列哪个不是聚类分析的目标？2024-10-31
- 支持向量机中，软间隔分类与硬间隔分类的主要区别在于：2024-10-31
- 在时间序列分析中，季节性差分的主要目的是：2024-10-31
- 聚类分析中，K-means++算法是对K-means算法的改进，主要改进点在于：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降维时，保留的主成分个数通常依据：2024-10-31
- 多元回归分析中，若残差图中存在明显的S形或反S形图案，可能表明：2024-10-31
- 在时间序列预测中，AR模型是：2024-10-31
- 聚类分析中，层次聚类方法的基本思想是：2024-10-31
- 假设检验中，P值的意义是：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降维时，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。学习率过高可能导致：2024-10-31
- 支持向量机中，惩罚参数C的作用是：2024-10-31
- 在时间序列分析中，ADF检验的原假设是：2024-10-31
- 决策分析中，蒙特卡洛模拟主要用于处理：2024-10-31
- 多元回归分析中，如果自变量之间存在高度共线性，可以采取的措施是：2024-10-31
- 在神经网络中，激活函数Sigmoid的主要缺点是：2024-10-31
- 支持向量机中，线性核函数对应的是：2024-10-31
- 在时间序列预测中，MA模型是：2024-10-31
- 聚类分析中，DBSCAN算法中的MinPts表示：2024-10-31
- 在多元线性回归分析中，若增加一个新的自变量后，模型的调整R方值没有显著提高，说明：2024-10-31