管理数量方法与分析
- 在聚类分析中，K-means++算法是K-means算法的一种改进，主要用于：2024-10-31
- 在聚类分析中，若数据集非常大且希望快速得到聚类结果，同时不需要指定聚类数K，可以选择的算法是：2024-10-31
- 时间序列分析中的偏自相关函数（PACF）与自相关函数（ACF）相比，主要区别是：2024-10-31
- 时间序列分析中的自回归模型（AR）主要用于处理：2024-10-31
- 在多元线性回归分析中，若自变量之间存在多重共线性，会导致：2024-10-31
- 聚类分析中，K-means算法的初始聚类中心选择对：2024-10-31
- 神经网络中的学习率主要影响：2024-10-31
- 在决策树算法中，如果某个分裂节点的基尼指数很高，说明：2024-10-31
- 在多元线性回归分析中，若残差图中存在明显的异方差性，可以采取的补救措施是：2024-10-31
- 在聚类分析中，若数据集非常大且希望快速得到聚类结果，同时不要求得到全局最优解，可以选择的算法是：2024-10-31
- 支持向量机中，线性可分与线性不可分的区别在于：2024-10-31
- 神经网络中的梯度消失问题通常发生在：2024-10-31
- 在决策树算法中，剪枝的目的是：2024-10-31
- 时间序列分析中的移动平均法主要用于：2024-10-31
- 在回归分析中，如果增加一个新的自变量后，R方值显著增加，这意味着：2024-10-31
- 在支持向量机中，下列哪个参数通常用于控制模型的复杂度？2024-10-31
- 聚类分析中，评估聚类效果好坏时，轮廓系数的取值范围是：2024-10-31
- 神经网络中的权重衰减（L2正则化）主要用于：2024-10-31
- 在决策分析中，下列哪项技术常用于处理不确定性和风险问题？2024-10-31
- 时间序列分析中的ADF检验（增强的迪基-福勒检验）主要用于：2024-10-31