管理數量方法與分析
- 在聚類分析中，K-means++算法是K-means算法的一種改進，主要用于：2024-10-31
- 在聚類分析中，若數據集非常大且希望快速得到聚類結果，同時不需要指定聚類數K，可以選擇的算法是：2024-10-31
- 時間序列分析中的偏自相關函數（PACF）與自相關函數（ACF）相比，主要區別是：2024-10-31
- 時間序列分析中的自回歸模型（AR）主要用于處理：2024-10-31
- 在多元線性回歸分析中，若自變量之間存在多重共線性，會導致：2024-10-31
- 聚類分析中，K-means算法的初始聚類中心選擇對：2024-10-31
- 神經網絡中的學習率主要影響：2024-10-31
- 在決策樹算法中，如果某個分裂節點的基尼指數很高，說明：2024-10-31
- 在多元線性回歸分析中，若殘差圖中存在明顯的異方差性，可以采取的補救措施是：2024-10-31
- 在聚類分析中，若數據集非常大且希望快速得到聚類結果，同時不要求得到全局最優解，可以選擇的算法是：2024-10-31
- 支持向量機中，線性可分與線性不可分的區別在于：2024-10-31
- 神經網絡中的梯度消失問題通常發生在：2024-10-31
- 在決策樹算法中，剪枝的目的是：2024-10-31
- 時間序列分析中的移動平均法主要用于：2024-10-31
- 在回歸分析中，如果增加一個新的自變量后，R方值顯著增加，這意味著：2024-10-31
- 在支持向量機中，下列哪個參數通常用于控制模型的復雜度？2024-10-31
- 聚類分析中，評估聚類效果好壞時，輪廓系數的取值范圍是：2024-10-31
- 神經網絡中的權重衰減（L2正則化）主要用于：2024-10-31
- 在決策分析中，下列哪項技術常用于處理不確定性和風險問題？2024-10-31
- 時間序列分析中的ADF檢驗（增強的迪基-福勒檢驗）主要用于：2024-10-31