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管理数量方法与分析
支持向量机中，软间隔分类与硬间隔分类的主要区别在于：
2024/10/21
在时间序列分析中，季节性差分的主要目的是：
2024/10/21
聚类分析中，K-means++算法是对K-means算法的改进，主要改进点在于：
2024/10/21
决策分析中，敏感性分析主要用于评估：
2024/10/21
主成分分析（PCA）在降维时，保留的主成分个数通常依据：
2024/10/21
在神经网络中，Dropout技术主要用于：
2024/10/21
支持向量机中，核函数的选择对模型性能有重要影响。以下哪个不是常用的核函数？
2024/10/21
多元回归分析中，调整R方与R方的区别在于：
2024/10/21
在决策树算法中，剪枝策略通常用于：
2024/10/21
在时间序列预测中，AR模型是：
2024/10/21
聚类分析中，层次聚类方法的基本思想是：
2024/10/21
假设检验中，P值的意义是：
2024/10/21
主成分分析（PCA）在降维时，通常保留的是数据中的：
2024/10/21
在神经网络训练中，学习率的选择对模型性能有重要影响。学习率过高可能导致：
2024/10/21
支持向量机中，惩罚参数C的作用是：
2024/10/21
在时间序列分析中，ADF检验的原假设是：
2024/10/21
决策分析中，蒙特卡洛模拟主要用于处理：
2024/10/21
多元回归分析中，如果自变量之间存在高度共线性，可以采取的措施是：
2024/10/21
在神经网络中，激活函数Sigmoid的主要缺点是：
2024/10/21
支持向量机中，线性核函数对应的是：
2024/10/21
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