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管理数量方法与分析
神经网络中的批量归一化(Batch Normalization)技术通常应用在:
支持向量机中,软间隔与硬间隔的主要区别在于:
在多元线性回归分析中,若残差图中存在明显的异方差性,可以采取的补救措施是:
在聚类分析中,若数据集非常大且希望快速得到聚类结果,同时不要求得到全局最优解,可以选择的算法是:
神经网络中的激活函数Sigmoid与Tanh相比,主要区别是:
支持向量机中,线性可分与线性不可分的区别在于:
时间序列预测中,若数据存在明显的季节性,可以选择的模型是:
在假设检验中,若检验统计量的观测值落在拒绝域内,则:
聚类分析中,评估聚类效果好坏的常用指标之一是:
决策树算法中,信息增益比是用来衡量:
时间序列分析中的指数平滑法中的平滑系数α:
支持向量机中,核函数的选择对:
在多元线性回归分析中,若自变量之间存在高度共线性,会导致:
时间序列分析中的自回归模型(AR)主要处理的是:
聚类分析中,K-means算法的初始中心点选择对最终结果:
神经网络中的梯度消失问题通常发生在:
在决策树算法中,剪枝的目的是:
时间序列分析中的移动平均法主要用于:
在回归分析中,如果增加一个新的自变量后,R方值显著增加,这意味着:
在时间序列分析中,若数据存在明显的自相关性且希望消除这一特征,可以采取的措施是:
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