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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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