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在时间序列预测中，MA模型是：2024/10/21
聚类分析中，DBSCAN算法中的MinPts表示：2024/10/21
时间序列分析中的白噪声过程是指：2024/10/21
决策树算法中，剪枝策略主要用于：2024/10/21
在回归分析中，如果残差与自变量相关，则可能存在：2024/10/21
支持向量机（SVM）中，软间隔分类与硬间隔分类的主要区别在于：2024/10/21
主成分分析（PCA）中，第一主成分对应的是：2024/10/21
在神经网络中，Dropout技术主要用于防止：2024/10/21
决策分析中，敏感性分析主要用于：2024/10/21
多元回归分析中，调整后的R方比R方更小，原因是：2024/10/21
在时间序列预测中，指数平滑法主要用于处理：2024/10/21
聚类分析中，K-means算法的基本思想是：2024/10/21
支持向量机（SVM）中的核函数主要用于：2024/10/21
在神经网络中，激活函数的主要作用是：2024/10/21
主成分分析（PCA）的主要目的是：2024/10/21
在多元线性回归分析中，若两个自变量高度相关，则可能导致：2024/10/21
在决策树构建中，用于衡量特征重要性的指标是：2024/10/21
在假设检验中，P值越小，则：2024/10/21
时间序列预测中，若数据是平稳的，可以选择的模型是：2024/10/21
聚类分析中，层次聚类与K-means聚类的主要区别在于：2024/10/21

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