管理数量方法与分析
- 时间序列分析中的偏自相关函数（PACF）主要用于：2024-10-31
- 聚类分析中，层次聚类的算法包括凝聚的层次聚类和：2024-10-31
- 在神经网络中，下列哪个激活函数常用于隐藏层，以引入非线性？2024-10-31
- 支持向量机中，软间隔分类允许：2024-10-31
- 时间序列预测中，若数据存在明显的趋势性，可以选择的模型是：2024-10-31
- 多元回归分析中，若残差图中存在明显的随机分布，说明：2024-10-31
- 在神经网络训练中，若模型在训练集和测试集上均表现较差，可能的原因是：2024-10-31
- 聚类分析中，DBSCAN算法中的ε表示：2024-10-31
- 在聚类分析中，K-means算法的目标是最小化：2024-10-31
- 多元回归分析中，若自变量之间存在高度相关性，会导致：2024-10-31
- 时间序列分析中的ARIMA模型主要用于处理：2024-10-31
- 在决策树构建过程中，选择最优分裂属性的标准是：2024-10-31
- 时间序列分析中的自回归模型（AR）主要用于：2024-10-31
- 聚类分析中，K-means算法的初始簇中心点选择对结果有重要影响，常用的改进方法是：2024-10-31
- 在假设检验中，第一类错误是指：2024-10-31
- 神经网络中的Dropout技术主要用于：2024-10-31
- 决策树算法中，若数据的特征值是类别型的，常用的分裂方法是：2024-10-31
- 神经网络中的卷积层主要用于处理：2024-10-31
- 在决策分析中，敏感性分析主要用于评估：2024-10-31
- 时间序列分析中的自相关函数（ACF）主要用于：2024-10-31