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管理数量方法与分析
聚类分析中,轮廓系数(Silhouette Coefficient)用于评估:
决策树算法中,剪枝的目的是:
在决策分析中,蒙特卡洛模拟主要用于处理:
神经网络中的早停技术主要用于:
在聚类分析中,K-means++算法是K-means算法的一种改进,主要用于:
决策树算法中,用于分类问题的常用分裂标准是:
在回归分析中,如果模型的R2值很高,但调整后的R2值很低,这可能意味着:
在支持向量机中
神经网络中的权重衰减(L2正则化)与Dropout相比,主要区别是:
在决策分析中,下列哪项技术常用于处理多属性决策问题?
时间序列分析中的ADF检验与KPSS检验相比,主要区别是:
聚类分析中,若希望得到层次化的聚类结果且能够处理不同形状的簇,可以选择的算法是:
神经网络中的批量归一化(Batch Normalization)技术主要作用是:
支持向量机中,硬间隔分类与软间隔分类的主要区别是:
时间序列分析中的偏自相关函数(PACF)与自相关函数(ACF)相比,主要区别是:
在聚类分析中,若数据集非常大且希望快速得到聚类结果,同时能够处理异常点和噪声点,可以选择的算法是:
神经网络中的激活函数Sigmoid与Tanh相比,主要缺点是:
支持向量机中,径向基函数(RBF)核与线性核相比,主要优点是:
聚类分析中,轮廓系数的计算考虑了:
神经网络中的权重初始化方法如He初始化主要用于:
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