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管理數(shù)量方法與分析

• 以下是《管理數(shù)量方法與分析》的30道新單選題，每題均包含題目、選項(xiàng)和答案，不包含解析：
• 以下是《管理數(shù)量方法與分析》的另外30道單選題，包含題目、選項(xiàng)和答案，不包含解析：
• 在聚類分析中，若數(shù)據(jù)集存在異常點(diǎn)，對(duì)聚類結(jié)果影響較大的算法是：
• 在決策樹算法中，處理連續(xù)型數(shù)據(jù)時(shí)，常用的分裂方法是：
• 在回歸分析中，如果增加一個(gè)新的自變量后，調(diào)整后的R2值沒有顯著變化，這說明：
• 以下是《管理數(shù)量方法與分析》的單選題，每題均包含題目、選項(xiàng)和答案，不進(jìn)行解析或注釋：
• 在支持向量機(jī)中，下列哪個(gè)參數(shù)通常用于控制模型的復(fù)雜度？
• 聚類分析中，評(píng)估聚類效果好壞時(shí)，輪廓系數(shù)的取值范圍是：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重衰減（L2正則化）主要用于：
• 在決策分析中，下列哪項(xiàng)技術(shù)常用于處理不確定性和風(fēng)險(xiǎn)問題？
• 時(shí)間序列分析中的ADF檢驗(yàn)（增強(qiáng)的迪基-福勒檢驗(yàn)）主要用于：
• 聚類分析中，若希望得到層次化的聚類結(jié)果，可以選擇的算法是：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Batch Normalization技術(shù)通常應(yīng)用在：
• 支持向量機(jī)中，軟間隔分類與硬間隔分類的主要區(qū)別是：
• 在多元線性回歸分析中，若自變量之間存在高度相關(guān)性，會(huì)導(dǎo)致的問題不包括：
• 時(shí)間序列分析中的自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）主要用于：
• 在聚類分析中，若數(shù)據(jù)集非常大且希望快速得到聚類結(jié)果，可以選擇的算法是：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)Sigmoid主要用于：
• 時(shí)間序列預(yù)測中，若數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，可以選擇的模型是：
• 在假設(shè)檢驗(yàn)中，若原假設(shè)為真，但檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值落在了拒絕域內(nèi)，則犯了：
• 聚類分析中，評(píng)估聚類效果好壞的指標(biāo)不包括：
• 決策樹算法中，剪枝策略的目的是：
• 支持向量機(jī)中，線性可分情況下，決策邊界是：
• 在多元線性回歸分析中，若殘差圖中存在明顯的漏斗形或喇叭形，說明：
• 時(shí)間序列分析中的移動(dòng)平均模型（MA）主要關(guān)注的是：
• 聚類分析中，K-means算法初始聚類中心的選擇對(duì)結(jié)果：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題主要發(fā)生在：
• 時(shí)間序列分析中的自回歸模型（AR）主要關(guān)注的是：
• 在多元回歸分析中，增加無關(guān)的自變量可能導(dǎo)致：
• 以下是《管理數(shù)量方法與分析》的30道單選題，包含題目、選項(xiàng)和答案，不進(jìn)行解析或注釋：
• 在支持向量機(jī)中，下列哪個(gè)參數(shù)通常用于控制模型的復(fù)雜度和泛化能力？
• 聚類分析中，評(píng)估聚類效果好壞時(shí)，輪廓系數(shù)的值越接近1表示：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重衰減（L2正則化）與權(quán)重消除（L1正則化）相比，主要區(qū)別是：
• 時(shí)間序列分析中的ADF檢驗(yàn)（增強(qiáng)的迪基-福勒檢驗(yàn)）與DF檢驗(yàn)相比，主要優(yōu)點(diǎn)是：
• 聚類分析中，若希望得到層次化的聚類結(jié)果且不需要指定聚類數(shù)K，可以選擇的算法是：
• 在多元線性回歸分析中，若殘差圖中存在明顯的異方差性，說明：
• 在聚類分析中，若數(shù)據(jù)集非常大且希望快速得到聚類結(jié)果，同時(shí)不需要指定聚類數(shù)K，可以選擇的算法是：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)ReLU與Sigmoid相比，主要優(yōu)點(diǎn)是：
• 支持向量機(jī)中，線性核函數(shù)與多項(xiàng)式核函數(shù)的主要區(qū)別是：
• 在假設(shè)檢驗(yàn)中，若原假設(shè)為假，但檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值沒有落在拒絕域內(nèi)，則：
• 聚類分析中，輪廓系數(shù)（Silhouette Coefficient）用于評(píng)估：
• 決策樹算法中，剪枝的目的是：
• 在決策分析中，蒙特卡洛模擬主要用于處理：
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的早停技術(shù)主要用于：
• 在聚類分析中，K-means++算法是K-means算法的一種改進(jìn)，主要用于：
• 決策樹算法中，用于分類問題的常用分裂標(biāo)準(zhǔn)是：
• 在回歸分析中，如果模型的R2值很高，但調(diào)整后的R2值很低，這可能意味著：
• 在支持向量機(jī)中
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重衰減（L2正則化）與Dropout相比，主要區(qū)別是：
• 在決策分析中，下列哪項(xiàng)技術(shù)常用于處理多屬性決策問題？
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