管理數量方法與分析
- 在PCA中，主成分是通過最大化什么來確定的？2024-10-31
- 下列哪一項不是時間序列分析的主要目的？2024-10-31
- 在回歸分析中，如果增加一個新的解釋變量后，調整后的R2值變小了，這說明：2024-10-31
- 在假設檢驗中，P值小于顯著性水平時，我們：2024-10-31
- 下列哪個是衡量分類模型性能的指標？2024-10-31
- 在決策樹中，剪枝的目的是為了：2024-10-31
- 時間序列分析中的偏自相關函數（PACF）主要用于描述：2024-10-31
- 在神經網絡中，激活函數的選擇通常取決于：2024-10-31
- 下列哪個不是聚類算法？2024-10-31
- 在多元線性回歸中，如果兩個自變量完全相關，會導致：2024-10-31
- 在隨機森林算法中，每棵樹都是在：2024-10-31
- 在神經網絡中，反向傳播算法主要用于：2024-10-31
- 在假設檢驗中，原假設通常表示為：2024-10-31
- 主成分分析（PCA）在降維時，主要保留的是：2024-10-31
- 支持向量機中，核技巧的主要作用是：2024-10-31
- 在時間序列預測中，移動平均法主要適用于：2024-10-31
- 多元回歸分析中，如果自變量之間存在多重共線性，可以采取的措施是：2024-10-31
- 在神經網絡訓練中，為了防止過擬合，通常采取的措施是：2024-10-31
- 支持向量機中，線性可分情況下，最優分類面是：2024-10-31
- 假設檢驗中，P值小于顯著性水平時，我們：2024-10-31