A.数据样本充足
B.数据样本不足
C.数据集具有局部相关特性
D.数据集没有局部相关特性
E."
A.移除两个共线变量
B.不移除两个变量,而是移除一个
C.移除相关变量可能会导致信息损失,可以使用惩罚线性回归模型(如ridge或lasso regression)
开始考试点击查看答案A.线性回归分析
B.非线性回归分析
C.一元回归分析
D.多元回归分析
E.综合回归分析
开始考试点击查看答案A.梯度下降法
B.牛顿法
C.极大似然法
D.逻辑回归
开始考试点击查看答案A.密度估计
B.异常检测
C.线性回归
D.聚类分析
开始考试点击查看答案A.均方误差
B.均方根误差
C.平均绝对误差
D.交叉嫡
开始考试点击查看答案A.增加网络层数,可能会增加测试集分类错误率
B.增加网络层数,一定会增加训练集分类错误率
C.减少网络层数,可能会减少测试集分类错误率
D.减少网络层数,一定会减少训练集分类错误率
开始考试点击查看答案A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(variance inflation factor, VIF )来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归
E."
开始考试点击查看答案A.线性函数转换
B.对数函数转换
C.反余切函数转换
D.减去均值,除以方差
开始考试点击查看答案A.聚类
B.回归分析
C.神经网络
D.决策树算法
开始考试点击查看答案A.挖掘数据的潜在价值
B.提高社会效益,优化社会管理
C.实现数据重组的创新价值
D.优化存储设备,降低设备成本
E.利用数据可拓展性拓宽业务领域
开始考试点击查看答案高中教育高考英语高考英语完形解题策略训练二
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