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管理数量方法与分析
决策树算法中,预剪枝的目的是:
时间序列分析中的自回归模型(AR)主要用于处理:
在多元线性回归分析中,若自变量之间存在多重共线性,会导致:
聚类分析中,K-means算法的初始聚类中心选择对:
神经网络中的学习率主要影响:
在决策树算法中,如果某个分裂节点的基尼指数很高,说明:
在回归分析中,如果增加一个新的自变量后,调整后的R2值没有显著变化,这可能意味着:
在支持向量机中,引入核函数后,原始输入空间中的数据点被映射到什么空间中进行分类?
聚类分析中,评估聚类效果好坏时,轮廓系数的值越接近1表示什么?
神经网络中的权重衰减(L2正则化)主要作用是什么?
在决策分析中,下列哪项技术常用于处理多准则决策问题?
时间序列分析中的ADF检验主要用于检验什么?
聚类分析中,若希望得到层次化的聚类结果,可以选择的算法是什么?
神经网络中的批量归一化(Batch Normalization)技术主要作用是什么?
支持向量机中,软间隔分类与硬间隔分类的主要区别是什么?
在多元线性回归分析中,若残差图中存在明显的异方差性,可以采取什么补救措施?
时间序列分析中的偏自相关函数(PACF)主要用于识别什么?
在聚类分析中,若数据集非常大且希望快速得到聚类结果,可以选择的算法是什么?
神经网络中的激活函数Leaky ReLU与ReLU相比,主要改进是什么?
支持向量机中,线性核与非线性核相比,主要区别是什么?
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