管理数量方法与分析

• 以下是《管理数量方法与分析》的30道新单选题，每题均包含题目、选项和答案，不包含解析：
• 以下是《管理数量方法与分析》的另外30道单选题，包含题目、选项和答案，不包含解析：
• 在聚类分析中，若数据集存在异常点，对聚类结果影响较大的算法是：
• 在决策树算法中，处理连续型数据时，常用的分裂方法是：
• 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，这说明：
• 以下是《管理数量方法与分析》的单选题，每题均包含题目、选项和答案，不进行解析或注释：
• 在支持向量机中，下列哪个参数通常用于控制模型的复杂度？
• 聚类分析中，评估聚类效果好坏时，轮廓系数的取值范围是：
• 神经网络中的权重衰减（L2正则化）主要用于：
• 在决策分析中，下列哪项技术常用于处理不确定性和风险问题？
• 时间序列分析中的ADF检验（增强的迪基-福勒检验）主要用于：
• 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：
• 神经网络中的Batch Normalization技术通常应用在：
• 支持向量机中，软间隔分类与硬间隔分类的主要区别是：
• 在多元线性回归分析中，若自变量之间存在高度相关性，会导致的问题不包括：
• 时间序列分析中的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）主要用于：
• 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：
• 神经网络中的激活函数Sigmoid主要用于：
• 时间序列预测中，若数据存在明显的周期性，可以选择的模型是：
• 在假设检验中，若原假设为真，但检验统计量的观测值落在了拒绝域内，则犯了：
• 聚类分析中，评估聚类效果好坏的指标不包括：
• 决策树算法中，剪枝策略的目的是：
• 支持向量机中，线性可分情况下，决策边界是：
• 在多元线性回归分析中，若残差图中存在明显的漏斗形或喇叭形，说明：
• 时间序列分析中的移动平均模型（MA）主要关注的是：
• 聚类分析中，K-means算法初始聚类中心的选择对结果：
• 神经网络中的梯度消失问题主要发生在：
• 时间序列分析中的自回归模型（AR）主要关注的是：
• 在多元回归分析中，增加无关的自变量可能导致：
• 以下是《管理数量方法与分析》的30道单选题，包含题目、选项和答案，不进行解析或注释：
• 在支持向量机中，下列哪个参数通常用于控制模型的复杂度和泛化能力？
• 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：
• 神经网络中的权重衰减（L2正则化）与权重消除（L1正则化）相比，主要区别是：
• 时间序列分析中的ADF检验（增强的迪基-福勒检验）与DF检验相比，主要优点是：
• 聚类分析中，若希望得到层次化的聚类结果且不需要指定聚类数K，可以选择的算法是：
• 在多元线性回归分析中，若残差图中存在明显的异方差性，说明：
• 在聚类分析中，若数据集非常大且希望快速得到聚类结果，同时不需要指定聚类数K，可以选择的算法是：
• 神经网络中的激活函数ReLU与Sigmoid相比，主要优点是：
• 支持向量机中，线性核函数与多项式核函数的主要区别是：
• 在假设检验中，若原假设为假，但检验统计量的观测值没有落在拒绝域内，则：
• 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？
下一页首 页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10末页 总共10页